[发明专利]移动机器人的全局自定位方法及设备

说明书

本申请提供了一种移动机器人的全局自定位方法及设备，能够根据从激光雷达获取的激光观测数据，确定移动机器人的状态，在移动机器人的状态为待定位状态时，根据移动机器人的当前位姿，确定用于位姿探索的多个地图区域，进一步根据从里程计获取的里程信息，在多个地图区域中分别进行移动机器人局部自定位，根据局部自定位结果确定移动机器人的最终位姿，从而能够在移动机器人丢失全局位姿后，实现全局的自定位，方案简单易实现，不需要额外部署辅助设备，同时由于使用了并行的地图区域计算，从而计算效率较高，减少了全局自定位的计算时间，能较快并准确地确定全局自定位中的当前位姿。

技术领域

本申请涉及移动机器人技术领域，尤其涉及一种移动机器人的全局自定位方法及设备。

背景技术

随着移动机器人技术的发展和进一步落地，对移动机器人相关技术的研究也越来越深入，由于移动机器人的工作环境具有非结构化和不确定性，因此移动机器人的自主智能性研究变得极其重要。移动机器人自定位技术，作为移动机器人研究的三大热点技术之一，得到了广泛的关注，而全局自定位更是自定位技术的关键问题。全局自定位技术，又名重定位技术，是指利用传感器信息及全局地图，获得移动机器人的当前位姿的技术。

中国专利申请“CN201610738132.3”公开了利用图像数据和激光点云数据进行重定位的方法，该方法需要利用视觉传感器与激光传感器，成本昂贵，且需要融合视觉信息与激光信息去确定定位候选区域，计算复杂度很高，很难满足低成本实现全局自定位功能。

另一件中国专利申请“CN201610740522.4”公开了根据机器人当前发出的激光数据和机器人所在位置对应的局部地图进行匹配来实现重定位的方法，该方法不是真正意义上的全局自定位，另外，其需要针对每帧激光数据进行直方图相似度计算并进行存储，数据量大且检索麻烦。

在其它的全局自定位方法中，还可以利用辅助设备(如外置摄像头及UWB、WIFI、蓝牙等)来进行全局自定位，这些方式需要额外的部署环境，且精度较差，需要在确定候选区域后，再结合当前观测数据进行重定位。

申请内容

本申请的一个目的是提供一种移动机器人的全局自定位方法及设备，用以解决现有技术中难以在全局环境中定位自身位姿的问题。

为实现上述目的，本申请提供了一种移动机器人的全局自定位方法，其中，所述移动机器人包括里程计和激光雷达，该方法包括：

根据从激光雷达获取的激光观测数据，确定移动机器人的状态；

在所述移动机器人的状态为待定位状态时，根据移动机器人的当前位姿，确定用于位姿探索的多个地图区域；

根据从里程计获取的里程信息，在所述多个地图区域中分别进行移动机器人局部自定位，根据局部自定位结果确定移动机器人的最终位姿。

进一步地，根据从激光雷达获取的激光观测数据，确定移动机器人的状态，包括：

从激光雷达获取激光观测数据；

将所述激光观测数据与移动机器人的当前位姿对应的地图进行匹配，在匹配结果小于第一阈值时，确定移动机器人的状态为待定位状态。

进一步地，根据移动机器人的当前位姿，确定用于位姿探索的多个地图区域，包括：

以移动机器人的当前位姿为中心，将全局地图划分为多个用于位姿探索的地图区域，所述地图区域大小相同。

进一步地，所述地图区域的大小为预设固定值。

进一步地，根据从里程计获取的里程信息，在多个地图区域中分别进行移动机器人局部自定位，包括：

在每个地图区域中，根据从里程计获取的里程信息，获取用于预测移动机器人位姿的粒子分布信息；