[发明专利]基于倒角距离形状匹配的AGV初始定位方法及定位系统

说明书

本申请提供了一种基于倒角距离形状匹配度的AGV初始定位方法及定位系统，AGV初始定位方法包括以下步骤：根据已建成的环境栅格地图生成距离地图；对2D LiDAR点云进行预处理；将预处理后的2D LiDAR点云与生成的距离地图进行匹配搜索，得到AVG的初始位置和方向角。本申请采用LiDAR当前获取的轮廓与环境栅格地图之间的倒角距离作为匹配衡量测度，通过寻找最大匹配度来确定AGV的初始位置和方位角，无需进行人工选点，具有很高的自动化程度；而且能够显著提高计算效率。

技术领域

本申请属于机器人导航与定位技术领域，具体涉及一种基于倒角距离形状匹配度的AGV初始定位方法及定位系统。

背景技术

随着工业自动化程度的提高，各种先进技术和设备的应用愈发普及，越来越多的工厂和仓储车间由劳动密集型转向技术密集型，实现了智能化生产和运输，由传统模式向智能化、现代化升级。特别是制造强国战略的实施，使得AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引车)在自动化生产和智能物流中的使用呈现爆发式增长，越来越多AGV的应用于汽车制造、电力、烟草、医疗等行业。

导航定位技术作为AGV系统中最为核心的技术，是AGV性能的决定性因素。目前商用产品中最为常见的技术主要包括：电磁感应导航、光学导航、激光导航、惯性导航以及自然轮廓导航。自然轮廓导航是当前最为先进的技术，该技术利用二维LiDAR对现场环境进行测量，自动生成二维环境栅格地图，然后通过二维LiDAR扫描数据与环境栅格地图进行匹配，从而实现自动导航功能。与电磁导航、光学导航、激光导航、惯性导航等方法相比，基于自然轮廓导航的方法无需布设其他辅助设施，不受周围环境磁场、污染、遮挡等影响，无需因环境改变而进行硬件设备的变动，具有成本低、灵活性高、易于扩展、鲁棒性强等优点。特别是SLAM(SimultaneousLocalizationAnd Mapping，同步定位与地图构建)技术在移动机器人导航定位领域得到了广泛而深入的研究，使得自然轮廓导航已逐步成为AGV导航定位的主流技术方案。

定位问题可以描述为在线估计连续时空中的位置，对AGV而言就是获取其在全局坐标系下的位置。通常，定位问题包括初始定位和跟踪定位。对于跟踪定位，AGV已知其初始位置，根据其上一时刻位置并考虑运动误差来估计当前位置，这一类问题得到了广泛研究，如基于卡尔曼滤波、粒子滤波的跟踪定位。然而初始位置并不总是已知值，当初始位置未知时跟踪定位将变得非常困难，还可能导致定位收敛时间过长或失败。因此，在跟踪定位之前需要先进行初始定位，在初始定位过程中，根据已知环境栅格地图和当前单帧LiDAR数据来估计AGV当前的大致位置。

在视觉SLAM中，通常利用从影像中所获取的特征来确定进行初始定位，即词袋(BagofWords)方法。然而，对于2D LiDAR数据，由于其距离数据缺乏纹理信息，因此无法根据距离数据构建具有显著性的特征描述，也就无法确定AGV的初始位置。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种基于倒角距离形状匹配度的AGV初始定位方法及定位系统。

根据本申请实施例的第一方面，本申请提供了一种基于倒角距离形状匹配度的AGV初始定位方法，其包括以下步骤：

根据已建成的环境栅格地图生成距离地图；

对2D LiDAR点云进行预处理；

将预处理后的2D LiDAR点云与生成的距离地图进行匹配搜索，得到AVG的初始位置和方向角。

上述基于倒角距离形状匹配的AGV初始定位方法中，所述根据已建成的环境栅格地图生成距离地图的过程为：

生成与原环境栅格地图相同尺寸的距离地图，将所有障碍物对应的栅格的值置为0，将所有自由栅格的值置为∞；

对环境栅格地图中的当前扫描到的栅格的8邻域栅格进行前向扫描；