[发明专利]机器人定位方法、装置、定位设备及存储介质

权利要求书

1.一种机器人定位方法，其特征在于，包括：

确定机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置；

从所述至少两个初始预估位置中根据各初始预估位置的场景数据匹配度选择一个作为当前初始预估位置，其他作为候选初始预估位置；

根据所述当前初始预估位置确定目标位置；

控制所述机器人，根据所述当前初始预估位置与所述目标位置之间的路径移动至当前校验位置；

获取所述当前校验位置处的实测场景数据与所述当前校验位置在设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；

如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变，根据所述路径向下一个校验位置移动并更新为当前校验位置，返回执行获取当前校验位置的场景数据匹配度的操作；

如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度不符合设定条件，则从至少两个所述初始预估位置中排除所述当前初始预估位置，并根据所述机器人的位置移动参数和实测场景数据更新各个候选初始预估位置所对应的候选校验位置，且根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置，返回执行确定所述目标位置的操作；

直至根据所述路径移动至最后一个校验位置，根据最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置包括：

采用激光测试手段获取所述机器人当前实际位置的实测场景数据；

将所述实测场景数据与设定范围地图内的存储场景数据进行匹配，确定至少两个匹配的位置作为初始预估位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置之前，还包括：

对所述设定范围地图中的场景数据进行降采样处理，形成栅格形式的设定范围地图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置，包括：

将栅格形式的所述设定范围地图划分成多个矩形区域，每个矩形区域包括设定数量的栅格；

将每个矩形区域中设定位置栅格作为估算位置；

根据所述机器人当前实际位置的实测场景数据与各估算位置在所述设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度，确定至少两个估算位置作为所述初始预估位置，其中，所述初始预估位置包括初始预估平面坐标信息以及初始预估方向角姿态信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述机器人当前实际位置的实测场景数据与各估算位置在所述设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度，确定至少两个估算位置作为所述初始预估位置，包括：

根据所述机器人当前实际位置的实测场景数据与各估算位置在所述设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度，确定至少两个估算位置作为初始预估栅格；

根据各所述初始预估栅格在所述设定范围地图中确定至少一个精测位置；

获取所述机器人当前实际位置的实测场景数据与所述精测位置在降采样前的设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；

根据各所述精测位置的场景数据匹配度选择至少两个精测位置作为所述机器人的初始预估位置。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前初始预估位置确定所述目标位置包括：

选择当前初始预估位置设定距离范围内的至少两个位置作为候选目标位置；

获取所述机器人当前实际位置的实测场景数据与所述候选目标位置在设定范围地图内的存储场景数据之间的场景数据匹配度；

选择场景数据匹配度最低的候选目标位置作为最终的目标位置。