[发明专利]一种AGV小车的定位系统和方法有效
| 申请号： | 201711291698.7 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN108226938B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 李伟光;刘志洋;万好;张景润;陈辉;庄义钦;郭明军 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G01S17/06 | 分类号： | G01S17/06;G01S17/88;G01S7/48 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种AGV小车的定位系统，包括：全局建图模块，利用激光雷达扫描工作环境得到激光数据，同时利用定位与建图算法构建工作环境的全局三维点云地图；深度学习模块，利用深度学习的方法训练工作环境的全局三维点云地图，以获得该地图学习模型和特征匹配准则，并存入云服务器端；局部建图模块，利用Kinect传感器实时采集工作环境的图像数据，根据小孔成像原理构建工作环境的局部三维点云地图；匹配定位模块；实时显示模块。本发明还公开了一种AGV小车的定位方法。本发明通过利用Kinect传感器来替代激光雷达来讲降低成本，并利用深度学习来训练全局工作环境，实现AGV小车的实时定位，并具有较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 agv 小车 定位 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种AGV小车的定位系统，其特征在于，包括：全局建图模块，利用激光雷达扫描工作环境得到激光数据，同时利用定位与建图算法构建工作环境的全局三维点云地图；深度学习模块，利用深度学习的方法训练工作环境的全局三维点云地图，以获得该地图学习模型和特征匹配准则，并存入云服务器端；局部建图模块，利用Kinect传感器实时采集工作环境的图像数据，根据小孔成像原理构建工作环境的局部三维点云地图；匹配定位模块，根据特征匹配准则，在全局三维点云地图中搜索局部三维点云地图信息，根据匹配到的信息恢复AGV小车的位姿信息；实时显示模块，用于显示工作环境的二维点云地图，并实时显示各AGV小车的在全局地图中的位姿信息。
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