CN107168331A - 基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,主要包括以下步骤:1)将光电鼠标传感器的坐标***与机器人所在的地面坐标***通过映射来完成对应关系;2)将光电鼠标传感器的坐标***映射到地面坐标系;3)对室内环境进行二维空间建模,把室内环境地图用二维数组表示,并对环境中的障碍物实行矩形化建模,而后应用矩形化模型中的关键点将环境分解成矩形块;4)机器人从初始位置经过一系列的位置,获得该位置环境信息,确定移动机器人的位置,并且同时创建环境地图。本发明的方法,具有测量精确度高、线性度好、测量范围大、成本低的优点。
Description
技术领域
本发明属于室内定位技术领域,特别是一种基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法。
背景技术
随着室内定位技术的多年发展,专家学者提出了许多室内定位技术解决方案,这些室内定位技术从总体上可归纳为几类:即GNSS技术(如伪卫星等),无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等),其它定位技术(计算机视觉、航位推算等),以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。位移检测技术经过多年发展已经相当成熟,各种位移传感器纷纷出现,但低成本的位移传感器结构简单,精确度不高,线性度低,而高成本的位移传感器虽然性能优异,但制作工艺难度大,难以普及。所以开发一款低成本、高性能的位移传感器具有很高的现实意义。而用于光电鼠标的位移传感器由于鼠标的大规模的生产,价格很低,经过数十年的技术发展,其精度得到极大提高。因此,利用光电鼠标的位移传感器来测位移具有测量精确度高、线性度好、测量范围大、成本低的优点。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷或不足,本发明旨在于提出一种基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,该方法利用低成本的位移传感器实现高精度的位移测量,进一步实现使用机器人创建精确的室内地图。
为实现上述发明目的,本发明的基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,包括以下步骤:
1)将光电鼠标传感器安装在机器人底盘底部,将光电鼠标传感器的坐标***与机器人所在的地面坐标***通过映射来完成对应关系;
2)将光电鼠标传感器坐标***映射到地面坐标系;
3)对室内环境进行二维空间建模,把室内环境地图用二维数组表示,利用超声波,红外传感器或摄像头对障碍物和墙壁进行检测,并对环境中的障碍物实行矩形化建模,而后应用矩形化模型中的关键点将环境分解成矩形块,矩形块中每个格点可以用(x,y)来表示,x表示格点所在的列数,y表示格点所在的行数;
4)机器人从初始位置经过一系列的位置,并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息,机器人处理这些传感器数据,从而确定移动机器人的位置,并且同时创建环境地图。
进一步的,所述步骤2)中,将光电鼠标的坐标***映射到地面坐标系,包括以下步骤:
21)原点映射:
(x0,y0)=(X0,Y0)
其中(X0,Y0)为地面原点坐标,可设为充电座所在方位;
22)目标点映射:
其中,i=1,2……,n,横向下界≤Xi≤横向上界,纵向下界≤Yi≤纵向上界;
23)基本单位映射:在平面坐标方式下,光电传感器到地面距离映射
Δxi/x方向比例因子μ=ΔXi
Δyi/y方向比例因子μ=ΔYi
(i=1,2……,n)。
改变光电传感器到地面距离的比例因子μ影响地面坐标灵敏度。
进一步的,所述步骤4)中创建环境地图的步骤如下:
41)机器人位于坐标原点;初始化光电鼠标位移传感器,获取初始坐标(x0,y0);
42)机器人利用避障传感器沿墙运动,获得最新坐标(xi,yi);
43)判断Xi-X(i-1)是否大于0,如果是,机器人向右运动,如果否,机器人向左运动;机器人横向位移为(Xi-X(i-1))*k+Xm*k;判断Yi-Y(i-1)是否大于0,如果是,机器人向前运动,如果否,机器人向后运动;机器人横向位移为(Yi-Y(i-1))*k+Ym*k;
44)重复步骤43),直至室内S形遍历完毕,室内地图创建完毕。
本发明的基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,机器人在运动过程中,利用位于底盘的光电鼠标的位移传感器来测位移,并利用相关地图模型和集成算法,创建室内环境地图,具有测量精确度高、线性度好、测量范围大、成本低的优点。
附图说明
图1为本发明提出的基于光电鼠标位移传感器的机器人***模块示意图;
图2为本发明提出的鼠标光电传感器内部结构示意图;
图3为本发明提出的鼠标光电传感器内部模块示意图;
图4为本发明提出的二维空间建模示意图;
图5为本发明提出的机器人室内S形移动寻迹示意图;
图6为本发明提出的室内地图创建流程图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明提出的基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法进行详细说明。
光电鼠标传感器内部模块如图3所示。光电鼠标传感器在工作时,如图2所示,通过内部的发光二极管,光源2照亮鼠标底部表面3,底部表面3反射的一部分光线经光学透镜1传到CMOS感光芯片上。CMOS感光芯片是由数百个光电转换器件组成的矩阵,影像在CMOS上转换为矩阵电信号,传输到信号处理***DSP芯片,DSP芯片将此影像信号作为样本帧与存储的上一采样周期的影像(参考帧)进行比较,如果某一采样点在先后两个影像中的位置移动为一个整像素点,就发出纵、横两方向位移信号到控制***,否则继续进行下一周期采样。机器人运动控制******对DSP芯片发来的信号进行处理输出,从而得出机器人的运动方向,速度和距离。并且机器人根据在运动过程中获取的传感器数据,利用相关地图模型和集成算法,创建室内环境地图。
机器人室内移动寻迹的方法如图5所示,机器人利用超声波或红外传感器测得墙壁或障碍物所在,采用逆时针逼近墙壁或障碍物的行走方法,期间在同一竖直方向做S形移动寻迹,且相邻两条竖直路径的间隔不大于机器人的底盘宽度,即采用小的S形竖直移动的方法逆时针绕墙壁或其它障碍物行走,从而完成对室内每个房间和角落的寻迹。
本发明的基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,包括以下步骤:
1)将光电鼠标传感器安装在机器人底盘底部;将光电鼠标传感器的坐标***与机器人所在的地面坐标***通过映射来完成对应关系;二者坐标均使用平面直角坐标系。鼠标传感器坐标***在平面上任意取一点作为原点,以相对原点偏移量计算目标点的坐标值,然后以相对该目标点的偏移量计算下一新目标点的坐标值,鼠标传感器坐标***中基本单位为米基。以此类推。使用平面直角坐标系,横向代表X方向,纵向代表Y方向。
2)将光电鼠标传感器的坐标***映射到地面坐标系。
3)对室内环境进行二维空间建模,把室内环境地图用二维数组表示,利用超声波,红外传感器或摄像头对障碍物和墙壁进行检测,并对环境中的障碍物实行矩形化建模,而后应用矩形化模型中的关键点将环境分解成矩形块,矩形块中每个格点可以用(x,y)来表示,x表示格点所在的列数,y表示格点所在的行数;如图4所示,左下角格点(1,1),右上角格点(30,20)。其中,含有障碍物的格点标注为1,不含有障碍物的格点标注为0。可以看到,该环境中存在两个障碍物。首先,找到每个障碍物x值最小的格点,如果x值最小的格点不止一个,则找出这些点中y值最小的格点,标记为M(x1,y1),而后找出每个障碍物中x值最大的格点,如果x值最大的格点不止一个,则找出这些点中y值最大的格点,记为N(x2,y2)。这样每个障碍物以其M,N点为对角线虚拟成为一个矩形障碍,如图4中加粗方格线。
4)机器人从初始位置经过一系列的位置,并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息,机器人处理这些传感器数据,从而确定移动机器人的位置,并且同时创建环境地图。机器人控制***模块组成如图1所示。
所述步骤2)中,将光电鼠标传感器的坐标***映射到地面坐标系,包括以下步骤:
21)原点映射:
(x0,y0)=(X0,Y0)
其中(X0,Y0)为地面原点坐标,可设为充电座所在方位;
22)目标点映射:
其中,i=1,2……,n,横向下界≤Xi≤横向上界,纵向下界≤Yi≤纵向上界;
23)基本单位映射:在平面坐标方式下,光电传感器到地面距离映射
Δxi/x方向比例因子μ=ΔXi
Δyi/y方向比例因子μ=ΔYi
(i=1,2……,n)。
改变光电传感器到地面距离的比例因子μ影响地面坐标灵敏度。
如图6所示,所述步骤4)中创建环境地图的步骤如下:
41)机器人位于坐标原点;初始化光电鼠标位移传感器,获取初始坐标(x0,y0);
42)机器人利用避障传感器沿墙运动,获得最新坐标(xi,yi);
43)判断Xi-X(i-1)是否大于0,如果是,机器人向右运动,如果否,机器人向左运动;机器人横向位移为(Xi-X(i-1))*k+Xm*k;判断Yi-Y(i-1)是否大于0,如果是,机器人向前运动,如果否,机器人向后运动;机器人横向位移为(Yi-Y(i-1))*k+Ym*k;
44)重复步骤43),直至室内S形遍历完毕,室内地图创建完毕。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作各种的更动与润饰。因此,本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
Claims (3)
1.一种基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)将光电鼠标传感器安装在机器人底盘底部,将光电鼠标传感器的坐标***与机器人所在的地面坐标***通过映射来完成对应关系;
2)将光电鼠标传感器的坐标***映射到地面坐标系;
3)对室内环境进行二维空间建模,把室内环境地图用二维数组表示,利用超声波,红外传感器或摄像头对障碍物和墙壁进行检测,并对环境中的障碍物实行矩形化建模,而后应用矩形化模型中的关键点将环境分解成矩形块,矩形块中每个格点可以用(x,y)来表示,x表示格点所在的列数,y表示格点所在的行数;
4)机器人从初始位置经过一系列的位置,并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息,机器人处理这些传感器数据,从而确定移动机器人的位置,并且同时创建环境地图。
2.根据权利要求1所述的基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,其特征在于,所述步骤2)中,将光电鼠标传感器的坐标***映射到地面坐标系,包括以下步骤:
21)原点映射:
(x0,y0)=(X0,Y0)
其中(X0,Y0)为地面原点坐标;
22)目标点映射:
其中,i=1,2……,n,横向下界≤Xi≤横向上界,纵向下界≤Yi≤纵向上界;
23)基本单位映射:在平面坐标方式下,光电传感器到地面距离映射
Δxi/x方向比例因子μ=ΔXi
Δyi/y方向比例因子μ=ΔYi
(i=1,2……,n)。
3.根据权利要求1所述的基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法,其特征在于,所述步骤4)中创建环境地图的步骤如下:
41)机器人位于坐标原点;初始化光电鼠标位移传感器,获取初始坐标(x0,y0);
42)机器人利用避障传感器沿墙运动,获得最新坐标(xi,yi);
43)判断Xi-X(i-1)是否大于0,如果是,机器人向右运动,如果否,机器人向左运动;机器人横向位移为(Xi-X(i-1))*k+Xm*k;判断Yi-Y(i-1)是否大于0,如果是,机器人向前运动,如果否,机器人向后运动;机器人横向位移为(Yi-Y(i-1))*k+Ym*k;
44)重复步骤43),直至室内S形遍历完毕,室内地图创建完毕。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018233401A1 (zh) * | 2017-06-20 | 2018-12-27 | 南京阿凡达机器人科技有限公司 | 基于光电鼠标传感器模块的室内地图创建方法及*** |
CN109598670A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-09 | 广州广电研究院有限公司 | 地图信息采集的内存管理方法、装置、存储介质和*** |
WO2022134680A1 (zh) * | 2020-12-25 | 2022-06-30 | 达闼机器人股份有限公司 | 机器人定位方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN115265523A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-11-01 | 泉州装备制造研究所 | 机器人同时定位与建图方法、装置及可读介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103472823A (zh) * | 2013-08-20 | 2013-12-25 | 苏州两江科技有限公司 | 一种智能机器人用的栅格地图创建方法 |
CN103914068A (zh) * | 2013-01-07 | 2014-07-09 | 中国人民解放军第二炮兵工程大学 | 一种基于栅格地图的服务机器人自主导航方法 |
CN104731101A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-06-24 | 河海大学常州校区 | 清洁机器人室内场景地图建模方法及机器人 |
US20170052033A1 (en) * | 2011-09-30 | 2017-02-23 | Irobot Corporation | Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data |
CN106681320A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-05-17 | 浙江大学 | 一种基于激光数据的移动机器人导航控制方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10198008B2 (en) * | 2013-11-15 | 2019-02-05 | Hitachi, Ltd. | Mobile robot system |
WO2015141445A1 (ja) * | 2014-03-19 | 2015-09-24 | 株式会社日立産機システム | 移動体 |
CN204650274U (zh) * | 2015-04-14 | 2015-09-16 | 郑州大学 | 一种具有定位与循迹功能的微小型移动机器人运动底盘 |
CN105955258B (zh) * | 2016-04-01 | 2018-10-30 | 沈阳工业大学 | 基于Kinect传感器信息融合的机器人全局栅格地图构建方法 |
CN106843239B (zh) * | 2017-04-11 | 2020-05-01 | 珠海市一微半导体有限公司 | 基于地图预测的机器人运动控制方法 |
CN107168331B (zh) * | 2017-06-20 | 2021-04-02 | 南京阿凡达机器人科技有限公司 | 基于光电鼠标传感器位移检测的机器人室内地图创建方法 |
-
2017
- 2017-06-20 CN CN201710471252.6A patent/CN107168331B/zh active Active
-
2018
- 2018-05-14 WO PCT/CN2018/086771 patent/WO2018233401A1/zh active Application Filing
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170052033A1 (en) * | 2011-09-30 | 2017-02-23 | Irobot Corporation | Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data |
CN103914068A (zh) * | 2013-01-07 | 2014-07-09 | 中国人民解放军第二炮兵工程大学 | 一种基于栅格地图的服务机器人自主导航方法 |
CN103472823A (zh) * | 2013-08-20 | 2013-12-25 | 苏州两江科技有限公司 | 一种智能机器人用的栅格地图创建方法 |
CN104731101A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-06-24 | 河海大学常州校区 | 清洁机器人室内场景地图建模方法及机器人 |
CN106681320A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-05-17 | 浙江大学 | 一种基于激光数据的移动机器人导航控制方法 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018233401A1 (zh) * | 2017-06-20 | 2018-12-27 | 南京阿凡达机器人科技有限公司 | 基于光电鼠标传感器模块的室内地图创建方法及*** |
CN109598670A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-09 | 广州广电研究院有限公司 | 地图信息采集的内存管理方法、装置、存储介质和*** |
WO2022134680A1 (zh) * | 2020-12-25 | 2022-06-30 | 达闼机器人股份有限公司 | 机器人定位方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN115265523A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-11-01 | 泉州装备制造研究所 | 机器人同时定位与建图方法、装置及可读介质 |
CN115265523B (zh) * | 2022-09-27 | 2023-01-03 | 泉州装备制造研究所 | 机器人同时定位与建图方法、装置及可读介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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WO2018233401A1 (zh) | 2018-12-27 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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