[发明专利]一种移动机器人定位方法及系统

说明书

本发明公开一种移动机器人定位方法及系统，属于移动机器人定位技术领域，解决了现有技术无法适应视角小于360°的激光雷达及对不同工况适应性不强的问题。移动机器人定位方法，包括：获取二维占用单元格地图，将二维占用单元格地图转换为三维单元格地图，获取三维单元格地图中单元格的能量值，确定粒子集X_t；更新粒子的位姿，获取粒子的预测能量值，获取机器人的真实能量值根据预测能量值和真实能量值确定粒子的权重，获取机器人的当前位姿；由粒子集X_L和粒子集X_G组成新的粒子集；根据新的粒子集，不断更新粒子的位姿，得到机器人在移动中的位姿。实现了机器人在移动中位姿的确定，并适用于各种可视角度激光雷达，对各种工况具有较好的适应性。

技术领域

本发明涉及移动机器人定位技术领域，尤其是涉及一种移动机器人定位方法及系统。

背景技术

移动机器人定位技术一直是研究热门，移动机器人要实现功能，首先必须知道它在全局地图中的位置。定位系统通过传感器的信息与地图数据得到机器人在地图中的坐标，2D激光雷达是一种距离传感器，能够获得周围障碍物的距离与方位信息，探测距离能够达到数十米，最大误差能够控制在厘米级别。

基于已知地图的定位，目前有自适应蒙特卡洛定位算法(Self-Adaptive MonteCarlo Localization，SAMCL)，这种算法基于蒙特卡洛定位算法；蒙特卡洛定位算法使用大量带有权重的粒子描述机器人在地图中的概率分布。通过简单的地图预处理降低了实时运算量，使用静态的粒子分配，将粒子分为两个集合，分别用于全局定位与局部定位，从而应对绑架问题；但这种定位算法仍存在较大缺陷，一是，无法适应视角小于360°的激光雷达，SAMCL在预处理过程中没有考虑方向问题，利用360°雷达的数据，在二维地图中的每个单元格只计算一个能量值，如果使用视角小于360°的雷达则难以计算位姿，而市面上的大多数2D激光雷达视角都小于360°，二是，对不同工况的适应性不强，为了应对绑架问题，SAMCL判定当绑架问题发生时则将粒子分成全局与局部两个部分，否则不划分，而由于粒子的分配方式是提前设定好的，遇到任何情况都只能使用一种划分方式，对于不同工况没有足够的区分度。

发明内容

本发明的目的在于至少克服上述一种技术不足，提出一种移动机器人定位方法及系统。

一方面，本发明提供了一种移动机器人定位方法，包括以下步骤：

步骤S1、获取机器人移动时生成的二维占用单元格地图，将所述二维占用单元格地图转换为三维单元格地图，获取所述三维单元格地图中每个单元格的能量值，以粒子表示机器人的位姿，初始化粒子对应的位姿，确定粒子集X_t；

步骤S2、采集机器人的运动信息，根据所述运动信息采集粒子，并更新粒子的位姿；

步骤S3、获取粒子所在的单元格，将所在单元格对应的能量值赋值给粒子，得到粒子的预测能量值，获取机器人的真实能量值根据所述预测能量值和真实能量值确定粒子的权重，根据粒子的位姿和粒子的权重，获取机器人的当前位姿；

步骤S4、根据粒子的权重在粒子集X_t中进行粒子采样，得到粒子集X_L，根据每个单元格的能量进行粒子采样，得到粒子集X_G，由粒子集X_L和粒子集X_G组成新的粒子集；

步骤S5、根据新的粒子集，重复执行步骤S2-S4，得到机器人在移动中的位姿。

进一步地，将所述二维占用单元格地图转换为三维单元格地图，具体包括，将方向空间等分为K＝360·N/β个区间，将x、y两个维度构成的二维占用单元格地图，转换为由x、y、θ三个维度构成的三维单元格地图，其中，K为空间中的区间个数，β为机器人上的激光雷达的测量角度，N为激光雷达的测量数据量。

进一步地，获取所述三维单元格地图中每个单元格的能量值，具体包括，根据公式