[发明专利]重定位方法及装置、机器人

说明书

本发明公开了一种重定位方法，该方法包括：获取多个子图边界点；将多个子图边界点绘制为第一子图；从第一子图中裁剪出第二子图；利用第二子图对已知地图进行模板匹配获取多个第一匹配结果；根据第二子图在第一子图中的位置关系，分别获取每个第一匹配结果对应的第二匹配结果；分别将第二匹配结果中的边界点与子图边界点进行配准以从多个第二匹配结果中筛选出第三匹配结果；利用定位条件从第三匹配结果中选出重定位结果。本发明还公开了一种重定位装置、机器人和可读存储介质。通过上述方式，本发明能够在出现环境变化的情况下实现准确率高、精确率高、错误率低的重定位。

技术领域

本发明涉及定位领域，特别是涉及一种重定位方法及装置、机器人、可读存储介质。

背景技术

机器人、无人飞行器等具有自主运动能力的载体，在工作过程中可以对其上安装的传感器数据进行采集，结合已有的地图数据，生成对载体自身位置姿态(简称位姿)的定位，从而进行自主导航。

导航中，经常需要感知周围环境，根据已知地图确认载体在改地图中的当前位置，例如在初始化时、导航过程中定位错误时，这一过程也可以被称为重定位。

常用的重定位方法为自适应蒙特卡洛定位(adaptive Monte CarloLocalization，AMCL)方法，该方法对计算资源要求低，在环境不变且特征明显的情况下，定位精确率较高，耗时短；但在环境变化情况下，精确率低，错误率高，耗时长。实际应用中，环境变化难以控制，使用AMCL方法进行重定位可能出错，影响导航的安全。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种重定位方法及装置、机器人、可读存储介质，能够解决现有技术中环境变化的情况下重定位错误率高的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种重定位方法，该方法包括：获取多个子图边界点；将多个子图边界点绘制为第一子图；从第一子图中裁剪出第二子图，第二子图的自由空间特征值与第一子图的自由空间特征值的比值大于或等于预设阈值，预设阈值小于1；利用第二子图对已知地图进行模板匹配获取多个第一匹配结果；根据第二子图在第一子图中的位置关系，分别获取每个第一匹配结果对应的第二匹配结果，第一匹配结果在其对应的第二匹配结果中的位置关系与第二子图在第一子图中的位置关系相同；分别将每个第二匹配结果中的边界点与子图边界点进行配准以从多个第二匹配结果中筛选出第三匹配结果；利用定位条件从第三匹配结果中选出重定位结果。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种重定位装置，该装置包括至少一个处理器，单独或协同工作，处理器用于执行指令以实现前述的重定位方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种机器人，该机器人包括处理器和距离传感器，处理器连接距离传感器，处理器用于执行指令以实现前述的重定位方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种可读存储介质，存储有指令，指令被执行时实现前述的重定位方法。

本发明的有益效果是：在重定位过程中，对第一子图进行裁剪获取第二子图，利用第二子图对已知地图进行模板匹配获取第一匹配结果。第二子图的获取利用了第一子图的自由空间信息，可以代表第一子图中的主要自由空间特征，利用第二子图的重定位更适应环境变化，配合后续的对第一匹配结果对应的第二匹配结果进行的边界点配准和基于定位条件的筛选，在出现环境变化的情况下能够实现准确率高、精确率高、错误率低的重定位。

附图说明

图1是本发明重定位方法一实施例的流程示意图；

图2是图1中S4的具体流程示意图；

图3是图1中S6的具体流程示意图；

图4是本发明重定位方法一具体实施例的流程示意图；

图5是本发明重定位装置第一实施例的结构示意图；

图6是本发明机器人第一实施例的结构示意图；