[发明专利]一种移动机器人多传感器融合快速定位方法、设备及系统有效
申请号: | 202310459676.6 | 申请日: | 2023-04-26 |
公开(公告)号: | CN116160458B | 公开(公告)日: | 2023-07-04 |
发明(设计)人: | 彭广德;吴俊凯;满天荣;李卫燊;李卫铳 | 申请(专利权)人: | 广州里工实业有限公司 |
主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16;G01S17/86;G06V20/10;G06V10/80;G06T7/70 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 余凯欢 |
地址: | 510000 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 移动 机器人 传感器 融合 快速 定位 方法 设备 系统 | ||
本发明公开了一种移动机器人多传感器融合快速定位方法、设备及系统,方法包括:控制移动机器人到达第一位置,并在第一位置处获取关于定位装置的实时图像与实时点云深度图;将实时图像与实时点云深度图输入至移动机器人中经过预先训练的3D目标检测模型,得到定位装置的目标检测框;控制移动机器人到达第二位置,根据目标检测框进行单目测距,并控制移动机器人到达第三位置;实时测算移动机器人与定位装置间的角度与第一距离,并同时控制移动机器人到达第四位置;根据预先配置的Apriltag码确定定位装置所在的第五位置,并控制移动机器人到达第五位置。本发明可以快速稳定且准确地进行移动机器人定位,可广泛应用于机器人定位领域。
技术领域
本发明涉及机器人定位技术领域,尤其是一种移动机器人多传感器融合快速定位方法、设备及系统。
背景技术
基于单线雷达与机器视觉的移动机器人引导定位泊车方案已被广泛应用且较为单一使用。现有的移动机器人的定位方法通常是直接将单模态特征提取识别出来具体位置,导致特征之间产生强烈的依赖预先设置的先验条件,比如自动泊车系统中的建图定位,建图定位为后续自动泊车的路径规划、决策控制提供依据,是整个泊车系统的根本基础,也是决定车辆自动泊车质量的直接因素,这种强相关依赖损害了定位检测快速部署实施的稳定性和精度以及使用场景单一。
因此,上述技术问题亟待解决。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种移动机器人多传感器融合快速定位方法、设备及系统,用于快速稳定且准确地进行移动机器人定位。
本发明实施例的一方面提供了一种移动机器人多传感器融合快速定位方法,包括:
控制移动机器人到达第一位置,并在所述第一位置处获取关于定位装置的实时图像与实时点云深度图;
将所述实时图像与实时点云深度图输入至所述移动机器人中经过预先训练的3D目标检测模型,得到所述定位装置的目标检测框;
控制所述移动机器人到达第二位置,根据所述目标检测框进行单目测距,并控制所述移动机器人到达第三位置;
实时测算所述移动机器人与所述定位装置间的角度与第一距离,并同时控制所述移动机器人到达第四位置;
根据预先配置的Apriltag码确定所述定位装置所在的第五位置,并控制所述移动机器人到达所述第五位置。
可选地,所述3D目标检测模型的训练过程,包括:
获取安装在所述移动机器人所处室内的室内侧相机拍摄的第一图像、所述移动机器人的车载相机拍摄的第二图像、安装在所述移动机器人所处室内的室内侧雷达扫描得到的第一点云深度图以及所述移动机器人的车载雷达扫描得到的第二点云深度图,作为训练数据集;
根据所述训练数据集训练所述3D目标检测模型。
可选地,所述训练数据集的构建过程,包括:
根据预设的标注规则,分别对所述第一图像与所述第一点云深度图标注感兴趣区域,得到第一数据集;根据预设的标注规则,分别对所述第二图像与所述第二点云深度图标注感兴趣区域,得到第二数据集;
从所述第一数据集中随机抽取部分第一图像和第一点云深度图,并在对应的感兴趣区域添加噪声,得到第三数据集;从所述第二数据集中随机抽取部分第二图像和第二点云深度图并在对应的感兴趣区域添加噪声,得到第四数据集;
将所述第一数据集和所述第三数据集合并为第五数据集,将所述第二数据集和所述第四数据集合并为第六数据集;将所述第五数据集和第六数据集作为所述训练数据集。
可选地,所述根据所述目标检测框进行单目测距,并控制所述移动机器人到达第三位置,包括:
根据所述目标检测框以及车载相机的预设参数进行单目测距;
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