[发明专利]定位方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种定位方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：采集机器人的当前位姿以及至少一个预设方向的深度数据和至少一个预设方向的红外数据；在所述红外数据中提取至少一个边缘点，并根据所述深度数据将各个所述边缘点转换为特征点云；确定所述特征点云在预设全局栅格地图中的障碍得分，其中，所述预设全局栅格地图基于历史点云构成；根据所述障碍得分优化所述当前位姿以确定所述机器人的定位信息。本发明通过确定红外数据的边缘点在预设全局栅格地图中的障碍得分，并使用该障碍得分优化机器人的位姿，提高机器人定位信息的准确性，可增强机器人服务质量，有助于提高用户使用体验。

技术领域

本发明实施例涉及自动化控制技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着自动化控制技术的发展，移动服务机器人逐渐在工业生产和商业服务中得到应用。移动服务机器人的重要工作前提是准确的位置信息获取。现有技术中常见的位置信息的获取方式是移动服务器人依靠激光雷达传感获取。虽然激光雷达具有定位精度和抗干扰等方面的能力，但是由于移动服务器机器人往往运行在较为复杂的场景中，导致激光雷达的应用受限，例如，在人流密集场景中激光雷达识别到的特征帧间变换大，使得运动服务器机器人确定的位姿存在较大误差，并且激光雷达的视野受到人群的制约，导致激光雷达采集数据受限。运动服务机器人在该人流密集的场景中运行时需要一种具有高精度的定位方法。

发明内容

本发明提供一种定位方法、装置、机器人和存储介质，以实现人流密集场景中的准确定位，提高机器人位置信息获取的准确性，提高机器人的运动效率，可增强机器人的服务质量，有助于提高用户的使用体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种定位方法，该方法包括：

采集机器人的当前位姿以及至少一个预设方向的深度数据和至少一个预设方向的红外数据；

在所述红外数据中提取至少一个边缘点，并根据所述深度数据将各个所述边缘点转换为特征点云；

确定所述特征点云在预设全局栅格地图中的障碍得分，其中，所述预设全局栅格地图基于历史点云构成；

根据所述障碍得分优化所述当前位姿以确定所述机器人的定位信息。

第二方面，本发明实施例还提供了一种定位装置，该装置包括：

数据采集模块，用于采集机器人的当前位姿以及至少一个预设方向的深度数据和至少一个预设方向的红外数据；

特征点云模块，用于在所述红外数据中提取至少一个边缘点，并根据所述深度数据将各个所述边缘点转换为特征点云；

障碍得分模块，用于确定所述特征点云在预设全局栅格地图中的障碍得分，其中，所述预设全局栅格地图基于历史点云构成；

定位确定模块，用于根据所述障碍得分优化所述当前位姿以确定所述机器人的定位信息。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的定位方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的定位方法。