[发明专利]一种基于激光雷达的移动机器人自动充电方法

说明书

本发明涉及机器人控制领域，特别涉及一种基于激光雷达的移动机器人自动充电方法。方法的步骤包括：S1、采用二维激光雷达水平扫描，获取充电桩及充电桩周围墙面的线状点云数据；S2、将点云数据转换为二维坐标系下的点云坐标，构建点云数组；S3、从点云数组中筛选出预选点云坐标；S4、根据充电桩的宽度、充电桩的厚度和预选点云坐标，计算充电桩中点坐标，并计算充电桩中点坐标相对于机器人的角度；S5、机器人根据充电桩中点坐标和充电桩中点坐标相对于机器人的角度，移动到充电桩进行充电。本发明利用点云数据，利用了充电桩与墙壁之间的相对位置关系，计算出了用于机器人充电导航的充电桩坐标，定位准确、计算简便，运算量少。

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，特别是涉及一种基于激光雷达的移动机器人自动充电方法。

背景技术

目前室内自主移动机器人大多数采用码盘，陀螺仪，IMU，激光雷达等传感器采集相应信息，通过融合算法来估算机器人实时的姿态。

码盘类似于汽车的里程计，通过计算轮毂转动的圈数来推算机器人运动的路程，但是机器人在运动过程中难免受到打滑，轮胎磨损等因素的影响导致码盘检测误差，并且会随着机器人运动逐渐累加，无法有效消除误差积累。

陀螺仪和IMU(Inertial measurement unit惯性测量单元)由于电子器件的电气特性会出现零漂(零漂是输入为0的时候的输出)的现象，并且会随着时间误差逐渐累积，同样无法有效消除误差积累。

激光雷达是一种雷达系统，是一种主动传感器，所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间，主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。工作原理为：首先向被测目标发射一束激光，然后测量反射或散射信号到达发射机的时间、信号强弱程度和频率变化等参数，从而确定被测目标的距离、运动速度以及方位。除此之外，还可以测出大气中肉眼看不到的微粒的动态等情况。激光雷达的作用就是精确测量目标的位置(距离与角度)、形状(大小)及状态(速度、姿态)，从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。与前两种检测手段相比较，激光雷达的方式没有累积误差，获取的点云数据较为准确，但是激光雷达获取的点云数据并不能直接得到用于机器人导航的充电桩的坐标信息需要对点云数据进行处理。虽然现有技术中，有大量机器人自主充电的定位和导航方法，但是算法复杂，计算量大，需要多种检测手段协作完成，成本高，不利于商业上的应用。

发明内容

本发明充分利用激光雷达的点云数据，以及充电桩与墙壁之间的相对位置关系，提出了一种基于激光雷达的移动机器人自动充电方法。基于该方法获取充电桩坐标信息后，可以直接用于给机器人导航。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种基于激光雷达的移动机器人自动充电方法，步骤包括：

S1、采用二维激光雷达水平扫描，获取充电桩及充电桩周围墙面的线状点云数据，充电桩为长方体，并且长方体的一面与墙面贴合；

S2、将点云数据转换为二维坐标系下的点云坐标，构建点云数组；

S3、点云数组中筛选出预选点云坐标，预选点云坐标依次是左墙面点云坐标、充电桩上与墙面平行一面的点云坐标和右墙面点云坐标；

S4、根据充电桩的宽度、充电桩的厚度和预选点云坐标，计算充电桩中点坐标，并计算充电桩中点坐标相对于机器人的角度；

S5、机器人根据充电桩中点坐标和充电桩中点坐标相对于机器人的角度，移动到充电桩进行充电。

作为本发明的优选方案，从点云数组中筛选出预选点云坐标的步骤包括：

S11，计算点云数组中相邻两个点云坐标之间的斜率值；

S12，点云数组中删除斜率值的绝对值大于斜率阈值的点云坐标，构建预选点云坐标。