[发明专利]应用于移动机器人的传感器误差测量方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010903140.5 申请日: 2020-09-01
公开(公告)号: CN114200480A 公开(公告)日: 2022-03-18
发明(设计)人: 不公告发明人 申请(专利权)人: 珊口(深圳)智能科技有限公司;珊口(上海)智能科技有限公司
主分类号: G01S17/93 分类号: G01S17/93;G01S17/894;G01S17/89;G01S7/497;G01S7/48;A47L11/40;A47L9/28
代理公司: 上海巅石知识产权代理事务所(普通合伙) 31309 代理人: 王再朝;高磊
地址: 518000 广东省深圳市宝安区西乡街*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 应用于 移动 机器人 传感器 误差 测量方法 系统
【权利要求书】:

1.一种应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取第一传感器采集的第一点云数据,以及第二传感器采集的第二点云数据;所述第一点云数据和第二点云数据中包含有对应于同一探测目标的点云数据;所述第一传感器受驱动以在预设角度范围内转动;

以所述第二传感器的探测方向作为基准,根据所述第一点云数据和第二点云数据计算所述第一传感器的探测方向相对于所述基准的角度偏差。

2.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,当移动机器人在移动过程中触发校准条件时,获取所述第一点云数据和/或第二点云数据。

3.根据权利要求2所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,所述校准条件包括以下至少一种:移动机器人的移动时间达到预设时间间隔、所述第一传感器的转动次数达到预设阈值、所述第一传感器的累计转动角度达到预设阈值、第一传感器和/或第二传感器探测到符合预设条件的探测目标。

4.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,还包括以下步骤:

分别对所述第一点云数据中表征各探测目标的第一特征参数和第二点云数据中表征各探测目标的第二特征参数进行特征匹配;

若所述第一特征参数和第二特征参数相匹配,则确定所述第一特征参数和第二特征参数表征同一探测目标。

5.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,所述探测目标包括平面。

6.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,所述根据所述第一点云数据和第二点云数据计算所述第一传感器的探测方向相对于所述基准的角度偏差的步骤包括:

根据所述第一点云数据的第一特征参数和第二点云数据中的第二特征参数的匹配关系,将所述第一点云数据和第二点云数据转换至相同的维度;

根据表征同一探测目标的第一特征参数和第二特征参数所分别构成的线特征之间的相对位置关系,获得所述第一传感器的探测方向和所述第二传感器的探测方向之间的角度偏差。

7.根据权利要求6所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,所述相对位置关系包括:各线特征的切线/法线方向之间所形成的角度。

8.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,还包括以下步骤:根据所述第一传感器和所述第二传感器之间的角度偏差,获得所述第一传感器相对于初始位置的转动量。

9.根据权利要求8所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,还包括以下步骤:根据所述转动量和/或角度偏差驱动所述第一传感器进行转动,以使所述第一传感器恢复至初始位置。

10.根据权利要求8所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,还包括以下步骤:根据所述转动量和/或角度偏差对所述第一点云数据进行校准,以利用校准后的所述第一点云数据进行障碍物识别或定位。

11.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,所述第一点云数据为三维点云数据,所述第二点云数据为二维点云数据。

12.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,所述第一传感器包括3D ToF传感器或激光雷达传感器,以及第二传感器包括3D ToF传感器或激光雷达传感器。

13.根据权利要求1所述的应用于移动机器人的传感器误差测量方法,其特征在于,所述移动机器人的前进方向为前向,所述第一传感器受驱动以在预设角度范围内相对于所述移动机器人于前后方向上的中轴线横向转动或竖向转动。

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