[发明专利]无人驾驶智能机器人的位置推算方法

说明书

本发明公开了一种无人驾驶智能机器人的位置推算方法，涉及机器人的控制方法技术领域。所述方法包括如下步骤：地图信息做成所述方法，将接受路径测试装置，所获取的信息，把从车轮计数器获取的移动距离数据和从9轴传感器获取的数值，追加到所述方法的PDR表中；然后基准点设定在每次获取的PDR表信息的开始点上；对于不断追加的PDR表信息进行模拟移动距离计算，根据其计算结果，推算出移动后的自身位置；推算移动位置的最后与环境地图进行比较，图像的扫描匹配处理完成后，认为位置推定成功。所述方法能够准确的推算出机器人的自身位置，从而可以精准的控制所述机器人进行运动。

技术领域

本发明涉及机器人的控制方法技术领域，尤其涉及一种无人驾驶智能机器人的位置推算方法。

背景技术

一般的自动行驶装置，基本采用自身位置推算的方式进行地图制作。自身位置推算的一般方法多数采用车轮计数方法（Wheel odometry），测量车轮的机械回转变位量。利用变位量的电器（Rotary encoder）信号，记录车轮的回转数。 但是，采用车轮计数方法（Wheel odometry）时，在测试位移量的过程中产生横向滑动，引起空转，使变位量的电器信号产生误差。尤其对于载人的无人驾驶自动运输车产生不可忽视的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何提供一种能够准确的推算出无人驾驶自动机器人位置的方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种无人驾驶智能机器人的位置推算方法，其特征在于包括如下步骤：

地图信息做成所述方法，将接受路径测试装置，所获取的信息，把从车轮计数器获取的移动距离数据和从 9 轴传感器获取的数值，追加到所述方法的PDR表中；然后基准点设定在每次获取的PDR表信息的开始点上；对于不断追加的PDR 表信息进行模拟移动距离计算，根据其计算结果，推算出移动后的自身位置；推算移动位置的最后与环境地图进行比较，图像的扫描匹配处理完成后，认为位置推定成功；

推算使用的环境地图，是在激光传感器的测试数据换算成图像信息地图，并且具有尤度计算功能的环境地图；

采用贪欲法，基于低解像度的地图，反复进行旋转，平行移动，与环境地图进行图像的扫描匹配；接着，前次高解像度地图为标准，较前次低分解度进行旋转，平移；反复进行与地图的一至性匹配；图像的解像度根据前次推侧成功的开始时间，定义反复匹配时的初始地图的解像度；

推算成功后，被利用的车轮计数器和9 轴传感器的积累数据，被一次性清零。

进一步的技术方案在于，在制作环境地图时，地图数据的要求如下：

1）记录环境地图的开始制作点的数据；

2）自身位置推算完成时，自身位置推算值与环境地图数值最接近的距离数值，且大于规定的最小距离的数值；

3）自身位置的推算值与环境地图数据的一致性（扫描匹配，Scan matching）达到一定基准以上的数值，最后，保留图像数据变换前 LRF 数据，可随时进行备用加工。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：所述方法能够准确的获得自动机器人的位置，从而可以准确的控制所述机器人进行运动。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1是本发明实施例所述方法中自动机器人的原理框图；

图2是本发明实施例所述方法的流程图。

具体实施方式