[发明专利]一种定位方法、装置、移动机器人及存储介质

说明书

本发明涉及移动机器人技术领域，公开了一种定位方法，应用于移动机器人，移动机器人包括一雷达传感器，该方法包括：获取移动机器人在预设地图中的初始位姿，以及雷达数据，根据初始位姿将雷达数据映射到预设地图上，生成映射点云；判断映射点云是否包括第一直线数据段，若是，则在预设地图上查找第二直线数据段，第二直线数据段的点集与第一直线数据段的点集在预设地图上相对应，确定角度差，基于角度差对移动机器人的初始位姿进行校正，并生成第一候选位姿集，根据第一候选位姿集对移动机器人进行定位；若否，则生成第二候选位姿集，对移动机器人进行定位。通过计算角度差来校正初始位姿，本发明能够减少计算量，并提高定位的准确性。

技术领域

本发明实施方式涉及移动机器人技术领域，特别是涉及一种定位方法、装置、移动机器人及存储介质。

背景技术

随着技术的发展和人们生活水平的提高，诸如清洁机器人、服务机器人、远程监控机器人、移动机器人等移动机器人逐渐进入人们的生活中。基于激光雷达的清扫机器人通常需要根据激光雷达的感知数据进行环境地图的构建，在建图过程需要实时估计机器人的位姿(位置和方向)。

常规的定位方法是通过里程计提供一个定位初始值，该定位初始值的准确性受里程计模型、打滑、噪声等因素的影响，通常与真实值存在误差，且方向误差大于位置误差，通过设定一个搜索范围和采样间隔，搜索范围包括位置范围和角度范围，从而确定候选位姿，此方式进行定位的精度与采样间隔的大小密切相关，采样间隔越小，定位精度越高，反之，越低。采样间隔越小，候选位姿数就越多，计算量就越大，不利于系统的实时性。由于里程计的方向误差较大，真正的方向可能会在搜索角度范围的边缘，甚至超出角度搜索范围，使匹配结果变差，得不到最好的位姿。

有鉴于此，现有技术亟待改进。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种定位方法、装置、移动机器人及存储介质，解决目前通过搜索范围和采样间隔定位存在计算量大的技术问题，减少计算量，并提高角度估计的准确性。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种定位方法，应用于移动机器人，其特征在于，所述移动机器人包括一雷达传感器，所述方法包括：

获取所述移动机器人在预设地图中的初始位姿，以及雷达传感器所采集的雷达数据，根据所述初始位姿将所述雷达数据映射到预设地图上，生成映射点云；

判断所述映射点云是否包括第一直线数据段，

若判断为是，则根据所述第一直线数据段在预设地图上查找第二直线数据段，所述第二直线数据段的点集与所述第一直线数据段的点集在预设地图上相对应，根据所述第一直线数据段和所述第二直线数据段确定角度差，基于所述角度差对所述移动机器人的初始位姿进行校正，并根据校正后的初始位姿生成第一候选位姿集，根据所述第一候选位姿集对所述移动机器人进行定位；

若判断为否，则根据所述初始位姿生成第二候选位姿集，根据所述第二候选位姿集对所述移动机器人进行定位。

在一些实施例中，所述根据所述第一直线数据段和所述第二直线数据段确定角度差，包括：

所述第一直线数据段包括映射点集，对所述映射点集进行直线拟合，确定第一直线方程，根据所述第一直线方程确定所述第一直线数据段在预设地图中的第一直线角度；

在预设地图上查找与所述第一直线数据段的映射点集对应的障碍点集，对所述障碍点集进行直线拟合，确定第二直线方程，根据所述第二直线方程确定所述障碍点集在预设地图中的第二直线角度；

计算第一直线角度和第二直线角度的角度差。

在一些实施例中，所述根据所述第一直线数据段和所述第二直线数据段确定角度差，包括：