[发明专利]目标巡检位置的确定方法及装置

权利要求书

1.一种目标巡检位置的确定方法，其特征在于，包括：

获取机器人的初始位置，其中，所述初始位置表示所述机器人的起始位置；

在所述机器人运动过程中，对所述机器人进行定位，以得到所述机器人的实时位置；

根据所述实时位置以及所述初始位置确定所述实时位置与预设路径的偏差值，其中，所述预设路径是预先规划的用于指示所述机器人运动的路径；

利用所述偏差值结合位置纠正算法更新所述机器人的运动状态，以使所述机器人到达目标巡检位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取机器人的初始位置包括：

开启所述机器人的定位模块，以对所述机器人的起始位置进行定位；

根据所述定位模块的定位结果获取所述机器人的初始位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述实时位置以及所述初始位置确定所述实时位置与预设路径的偏差值之前，还包括：确定所述预设路径；

其中，确定所述预设路径包括：

获取所述机器人所在的环境的环境地图以及所述机器人的实时位置；

利用最短路径算法结合所述环境地图以及所述实时位置确定所述预设路径，其中，所述预设路径为所述机器人达到所述目标巡检位置的最短巡检路径。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述机器人所在的环境的环境地图包括：

在所述机器人在时钟值为1时，对所述时钟值为1时的激光数据帧以及所述初始位置进行处理，得到所述机器人的初始环境地图；

采集所述机器人的里程计的里程数据，并对所述里程数据对应的激光数据帧利用里程计运动模型算法得到所述机器人的预测运动位置以及所述机器人运动到所述预测运动位置的概率；

采集所述机器人的时钟值大于1时对应的激光采集数据帧，利用scan match算法结合所述初始环境地图对所述预测运动位置进行优化，得到优化位置；

利用释然估计算法对所述优化位置以及所述激光采集数据帧得到所述优化位置的观测释然；

利用粒子滤波算法结合所述观测释然以及所述预测运动位置的概率，得到滤波后的最优路径以及所述环境地图。

5.一种目标巡检位置的确定装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取机器人的初始位置，其中，所述初始位置表示所述机器人的起始位置；

定位单元，用于在所述机器人运动过程中，对所述机器人进行定位，以得到所述机器人的实时位置；

第一确定单元，用于根据所述实时位置以及所述初始位置确定所述实时位置与预设路径的偏差值，其中，所述预设路径是预先规划的用于指示所述机器人运动的路径；

更新单元，用于利用所述偏差值结合位置纠正算法更新所述机器人的运动状态，以使所述机器人到达目标巡检位置。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

定位模块，用于开启所述机器人的定位模块，以对所述机器人的起始位置进行定位；

第一获取模块，用于根据所述定位模块的定位结果获取所述机器人的初始位置。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：第二确定单元，用于在根据所述实时位置以及所述初始位置确定所述实时位置与预设路径的偏差值之前，确定所述预设路径；

其中，所述第二确定单元包括：

第二获取模块，用于获取所述机器人所在的环境的环境地图以及所述机器人的实时位置；

确定模块，用于利用最短路径算法结合所述环境地图以及所述实时位置确定所述预设路径，其中，所述预设路径为所述机器人达到所述目标巡检位置的最短巡检路径。