[发明专利]机器人的室内定位方法及装置

说明书

本公开提供机器人的室内定位方法及装置。包括：当机器人的相机捕获到路标点，且路标点在加权地图中，则根据上一时刻所述机器人的实际位姿、所述机器人的角度增量以及所述机器人的位移增量确定机器人当前时刻的预测位姿；所述加权地图是基于卡尔曼滤波算法建立的；根据捕获到的所述路标点在所述加权地图中对应的协方差矩阵以及所述机器人的相机观测误差确定当前定位观测误差；利用所述当前定位观测误差、观测信息、所述路标点在加权地图中的位姿以及机器人的预测位姿进行卡尔曼滤波更新和卡尔曼滤波融合，得到机器人的实际位姿；由此，本公开除了考虑相机观测误差之外，还结合当前路标点在加权地图中的不确定性，提高了机器人的定位精度。

技术领域

本发明涉及机器人定位技术领域，特别涉及一种机器人的室内定位方法及装置。

背景技术

随着机器人技术的发展，具有移动行走功能、环境感知能力以及自主规划功能的智能移动机器人得到各国研究人员的普遍重视。实现自主定位与导航是智能机器人最基本的功能之一，也是其完成各种任务的重要前提。而移动机器人实现自主导航的关键是使机器人拥有完整的地图信息和具有良好的自主定位能力。

现有技术中，基于卡尔曼滤波算法进行定位的过程中，是使用构建地图时的相机观测误差来确定出机器人的实际位姿的，其中，相机观测误差是使用机器人的相机的当前位姿来确定的。但是此方法导致机器人的定位精度较低。

发明内容

本公开示例性的实施方式中提供一种机器人的室内定位方法及装置，用于提高机器人的室内定位精度，以此提高定位的准确率。

本公开的第一方面提供一种机器人的室内定位方法，所述方法包括：

当机器人的相机捕获到路标点，且所述路标点在加权地图中，则根据上一时刻所述机器人的实际位姿、所述机器人的角度增量以及所述机器人的位移增量确定所述机器人当前时刻的预测位姿；其中，所述加权地图是基于卡尔曼滤波算法建立的，所述机器人的角度增量为当前时刻所述机器人中心点的角度相比于上一时刻所述机器人中心点的角度的变化量，所述位移增量为当前时刻的所述机器人中心点的位移相比于上一时刻所述机器人中心点的位移的变化量；

根据捕获到的所述路标点在所述加权地图中对应的协方差矩阵以及所述机器人的相机观测误差确定当前定位观测误差；

利用所述当前定位观测误差、观测信息、所述路标点在所述加权地图中的位姿以及所述机器人的预测位姿进行卡尔曼滤波更新和卡尔曼滤波融合，得到所述机器人的实际位姿；其中，所述观测信息为所述机器人的相机本次捕获到所述路标点时确定出的所述路标点在相机坐标系下的坐标。

本实施例中通过利用路标点在加权地图中的协方差矩阵以及所述机器人的相机观测误差确定出当前定位误差，并通过当前定位误差确定出机器人的实际位姿。本公开在机器人定位的过程中除了考虑机器人的相机观测误差之外，还结合了当前路标点在加权地图中的不确定性来确定出当前定位误差，由此，提高了机器人的定位精度。

在一个实施例中，所述根据捕获到的所述路标点在所述加权地图中对应的协方差矩阵以及所述机器人的相机观测误差确定当前定位观测误差，包括：

将所述路标点在所述加权地图中对应的协方差矩阵上的主对角线上的每一项参数进行开平方运算，并将所述相机观测误差的标准差分别与开平方运算后的参数进行对应相加后，再进行平方运算；得到第一中间观测误差值；并，

根据所述协方差矩阵中的除所述主对角线之外的其他参数以及所述第一中间观测误差值得到所述当前定位观测误差。

本实施例通过确定出路标点在加权地图中的协方差矩阵以及机器人的相机观测误差的标准差确定出当前定位观测误差，使得确定出的当前定位观测误差结合了当前路标点在加权地图中的不确定性，以此提高了定位精度。