[发明专利]一种机器人定位方法、装置、机器人及存储介质

权利要求书

1.一种机器人定位方法，其特征在于，包括：

获取机器人的当前运行环境对应的当前激光点云和局部概率地图；

根据所述当前激光点云和局部概率地图之间的匹配情况，判断当前是否存在激光退化；所述激光退化包括激光位置退化和激光角度退化；

在当前存在激光位置退化时，根据所述当前激光点云和局部概率地图之间的匹配点的位置信息，确定激光退化方向；

获取所述机器人的当前预测位置；

根据所述当前预测位置、激光退化方向、各匹配点的位置信息及各匹配点的角度信息，确定所述机器人的当前位姿信息；

所述根据所述当前预测位置、激光退化方向、各匹配点的位置信息及各匹配点的角度信息，确定所述机器人的当前位姿信息，包括：

将所述激光退化方向确定为第一方向，将与所述激光退化方向相垂直的方向确定为第二方向；

将所述当前预测位置对应的第一方向坐标，确定为所述机器人的当前第一方向坐标；

根据各匹配点的位置信息，确定所述机器人的当前第二方向坐标；

根据各匹配点的角度信息，确定所述机器人的当前朝向；

根据所述机器人的当前第一方向坐标、当前第二方向坐标及当前朝向，确定所述当前位姿信息；

所述根据所述机器人的当前第一方向坐标、当前第二方向坐标及当前朝向，确定所述当前位姿信息，包括：

根据所述机器人的当前第一方向坐标和当前第二方向坐标，确定所述机器人的位置坐标；

根据所述机器人的位置坐标和当前朝向，确定所述当前位姿信息；

其中，当所述激光退化为激光位置退化时，所述根据所述当前激光点云和局部概率地图之间的匹配情况，判断当前是否存在激光退化，包括：

计算当前激光点云和局部概率地图之间的匹配值；

当所述匹配值大于预设的匹配值阈值时，将所述当前激光点云对应的采集点确定为匹配点；

当所述匹配点的个数超出第一预设阈值时，确定当前存在激光退化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述匹配点的个数大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，统计当前采集点对应的角度匹配点的个数；

当所述角度匹配点的个数超出第三预设阈值时，确定当前存在激光角度退化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述机器人的当前预测朝向；

根据所述匹配点的位置信息，确定机器人的当前位置信息；

根据所述机器人的当前预测朝向和所述当前位置信息，确定所述机器人的当前位姿信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算当前激光点云和局部概率地图之间的匹配值，包括：

根据如下公式确定所述匹配值Score：

Score＝(P(x₁,y₁)+...+P(x_i,y_i)+...+P(x_n,y_n))/n

其中，(x_i,y_i)表示第i个点云在栅格中的坐标，P(x_i,y_i)表示第i个点云的栅格占用概率，n为扫描点云的个数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取机器人的当前运行环境对应的当前激光点云和局部概率地图包括：

获取机器人当前运行环境下的历史点云和雷达信号；

根据所述雷达信号，构建当前激光点云；

根据所述历史点云，构建所述局部概率地图。