[发明专利]一种室内机器人的重定位方法及装置

摘要

本发明提供了一种室内机器人的重定位方法及装置，该方法包括：控制视觉传感器采集视觉图像数据和控制激光传感器采集激光点云数据；根据激光点云数据判断机器人在当前环境地图中是否丢失；若是，则根据激光点云数据进行激光重定位、并根据视觉图像数据进行视觉重定位，根据激光重定位结果和视觉重定位结果确定是否存在候选区域；当存在候选区域时，对机器人进行姿态优化，确定机器人当前位置信息和当前姿态信息；当不存在候选区域时，根据激光点云数据控制机器人进行避障移动，直到确定出存在候选区域。本发明实施例采用激光传感器和视觉传感器相结合的方式对机器人进行重定位，提高了机器人重定位的准确性，从而准确地对机器人进行自主导航。

主权项

1.一种室内机器人的重定位方法，其特征在于，所述方法包括：控制视觉传感器采集视觉图像数据和控制激光传感器采集激光点云数据；根据采集到的激光点云数据判断室内机器人在当前环境地图中是否丢失；若是，则根据所述采集到的激光点云数据进行激光重定位、以及根据所述视觉图像数据进行视觉重定位，根据激光重定位结果和视觉重定位结果确定是否存在候选区域；当确定出存在候选区域时，对所述室内机器人进行姿态优化，确定所述室内机器人的当前位置信息和当前姿态信息；当确定出不存在候选区域时，根据所述采集到的激光点云数据控制所述室内机器人进行避障移动，直到确定出存在候选区域；所述根据所述采集到的激光点云数据进行激光重定位、以及根据所述视觉图像数据进行视觉重定位，根据激光重定位结果和视觉重定位结果确定是否存在候选区域，包括：根据所述采集到的激光点云数据进行激光重定位，根据激光重定位结果确定是否存在第一候选区域；根据所述视觉图像数据进行视觉重定位，根据视觉重定位结果确定是否存在第二候选区域；当至少存在所述第一候选区域和所述第二候选区域中的一个时，确定存在候选区域；对所述室内机器人进行姿态优化，确定所述室内机器人的当前位置信息和当前姿态信息，包括：将所述第一候选区域和/或所述第二候选区域作为初始位姿信息估计值；利用迭代最近点算法以所述初始位姿信息估计值作为起始值，以预设步长、以及预设旋转角开始，对所述采集到的激光点云数据与所述当前环境地图进行特征匹配，并缩小所述预设步长，直到缩小后的所述预设步长小于预设的步长阈值，得到多个特征匹配相似度；将多个所述特征匹配相似度中最大值对应的位姿信息作为所述室内机器人的当前位置信息和当前姿态信息。