[发明专利]一种移动机器人的校准方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种移动机器人的校准方法、装置及设备，方法包括以下步骤：获取标定平面中3D相机和2D激光传感器的点云数据；建立平面方程，代入点云数据后得到误差方程；使用非线性最小二乘法对误差方程进行求解，得到最终参数；根据最终参数对差速驱动底盘移动机器人进行校准。本发明通过已校准的车载外部2D激光传感器位置，得到3D视觉检测摄像头相对于AGV车体中心点的安装位置，不仅实现了3D视觉检测摄像头安装位置与AGV的2D激光传感器的自动校准，而且精度高。

技术领域

本发明涉及一种移动机器人的校准方法、装置及设备，属于机器人校准技术领域。

背景技术

随着计算机和机器人技术的发展，移动机器人得到了快速发展和广泛应用，几乎渗透到了社会生活的各个领域，在AGV小车的工作过程中，为了实时获得小车在环境中的位置和姿态信息，以便进行路径规划和路径修正，需要用到多种传感器。

近年来，基于激光雷达定位的传感器是成为移动机器人导航的主要应用之一。激光雷达定位具有精度高、速度快、稳定性强等优点，但只能获取一定高度的大角度场中的信息，为了获取更多的环境信息，现在的移动机器人融合安装在移动机器人上的相机数据，使移动机器人能适应更多的环境，执行更广泛的任务。为了有效地利用相机和激光测距仪的数据，了解它们之间的相对位置和方位是非常重要的，这将影响对其测量结果的几何解释。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种移动机器人的校准方法、装置及设备，能够对摄像头安装位置与AGV中心点进行自动校准。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提供的一种移动机器人的校准方法，包括以下步骤：

获取标定平面中3D相机和2D激光传感器的点云数据；

建立平面方程，代入点云数据后得到误差方程；

使用非线性最小二乘法对误差方程进行求解，得到最终参数；

根据最终参数对移动机器人进行校准。

作为本实施例一种可能的实现方式，所述获取标定平面中3D相机和外部2D激光传感器的点云数据，包括：

3D相机坐标系用P＝[X,Y,Z]^T表示，以2D激光传感器的原点定义激光坐标系，并且激光扫描平面为平面Y＝0；

从3D相机坐标系到激光坐标系的刚体变换方程为：

P^f＝ΦP+Δ

其中Φ表示相机相对2D激光传感器的方向的3*3的正交矩阵，Δ表示对应的相对位置的3维向量，P^f为3D相机坐标系下的一个点P在激光坐标系下的表示。

作为本实施例一种可能的实现方式，所述建立平面方程，得到误差方程，包括：

标定平面在相机坐标系P中的平面方程为：

Ax+By+Cz+D＝0

使用RANSAC算法对标定平面进行拟合，得到拟合后平面方程；

设2D激光传感器获取的点云数据为((x₁,y₁),(x₂,y₂)Λ(x_i,y_i))，将2D激光传感器数据代入平面方程，得到矩阵方程：

其中，A,B,C,D为根据相机点云数据求出的已知参数，Φ和Δ为待求解参数；

将标定板不同姿态下的相机平面与激光数据的误差累计，得到最终的误差方程：