[发明专利]一种基于自适应蒙特卡罗定位的机器人定位方法

摘要

本发明提供一种基于自适应蒙特卡罗定位的机器人定位方法，包括：采用预抓取技术将机器人所在环境的地图信息进行预抓取；在待定位的机器人运动过程中，计算相似位能区；根据三维栅格和相似位能区，采用自适应样本的蒙特卡罗定位方法对机器人进行定位。本发明方法不仅具备常规蒙特卡罗定位方法的所有优点，而且能够在保证样本的多样性、计算的高效性的同时，解决位置跟踪、全局定位和机器人“绑架”三个定位问题。计算所有传感器位能和值的好处就是不用考虑机器人的朝向，这样就减少了一个维度，使计算量大大减小。

主权项

一种基于自适应蒙特卡罗定位的机器人定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采用预抓取技术将机器人所在环境的地图信息进行预抓取；步骤1.1：对获取的机器人所在环境的地图信息进行栅格化处理；步骤1.2：对机器人所在环境的地图分解成多个三维栅格；步骤1.3：预计算机器人的各传感器在每个三维栅格获得的位能值，确定每一个三维栅格的位能栅格形式，即预计算机器人的各传感器在每个三维栅格获得的位能和值e′i为预计算的机器人的第i个传感器在其所在三维栅格中获得的位能值，i＝1，…，I；步骤2：在待定位的机器人运动过程中，计算相似位能区；步骤2.1：在待定位的机器人运动过程中，机器人的各传感器实时获得机器人在各三维栅格的位能值，并实时计算机器人的各传感器在其所在的三维栅格中获取的位能和值ei为实时计算的机器人的第i个传感器在其所在三维栅格中获得的位能值；步骤2.2：分别对实时计算的机器人的各传感器在其所在的三维栅格中获取的位能和值和预计算的机器人的各传感器在每个三维栅格获得的位能和值进行规范化处理：E‾=1IE]]>E′′=1IE′]]>步骤2.3：对规范化处理后的实时计算的机器人的各传感器在其所在的三维栅格中获取的位能和值和预计算的机器人的各传感器在每个三维栅格获得的位能和值进行能量匹配：计算两位能和值的差值的绝对值，若该绝对值小于设定的能量临界值，则对应的三维栅格判定为属于相似位能区；步骤3：根据三维栅格和相似位能区，采用自适应样本的蒙特卡罗定位方法对机器人进行定位；步骤3.1：以三维栅格作为最小单位，采用重要性采样方法获得加权的随机采样的样本集合，该集合中的每一个样本均由机器人的姿态及权重构成，该集合中的样本的个数为MZ；步骤3.2：根据样本的权重判断机器人是否被“绑架”：如果权重的最大值低于给定的临界值，则机器人被“绑架”，此时，将加权的随机采样的样本集合中的一部分样本转化为全局样本，则局部样本数为MJ＝α·MZ，参数α为决定全局样本和局部样本的比例的系数，相应的全局样本数为MQ＝MZ‑MJ；如果权重的最大值不低于给定的临界值，则加权的随机采样的样本集合中的所有样本全部为局部样本；步骤3.3：根据权重重新采样局部样本，得到局部样本集；步骤3.4：若当前机器人处于被“绑架”状态，在相似能量区中重新随机采样全局样本，得到全局样本集，若当前机器人处于未被“绑架”状态，直接执行步骤3.5；步骤3.5：对局部样本集和全局样本集取并集，得到最终的机器人姿态集合，即机器人定位结果。