CN110082776A - 一种基于2d激光数据的机器人实时定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，主要用于解决当前机器人定位算法实时性不高且定位精度过低的问题，本发明方法基于2D激光数据，以自动蒙特卡洛算法为基础，根据机器人的速度使用激光数据实时更新机器人位姿，并以估计位姿的置信度过滤不合理位姿。采用本发明方法用于机器人定位，不仅具有较高的实时性，而且定位精度能够控制在1cm范围内。

Description

一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法
技术领域
本发明涉及巡检机器人技术领域，特别涉及一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法。
背景技术
随着经济的不断发展，对机器人的无人化控制的需求越来越强烈，而机器人无人化控制最重要的是机器人能够实时感知自己的位姿，且定位精度要控制在一定范围内。借助于SLAM(即时定位与地图构建)技术的不断发展，机器人在定位导航时的实时性与精度都得到了有效改善。刘浩敏等在《基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述》中采用视觉方案估计机器人的位姿，该方案依次根据二维图像、三维点云估计机器人位姿，结合滤波算法与闭环检测，有效提高了定位精度，但为保证定位实时性，需要具有较高计算能力的控制单元，且视觉传感器容易受到光照的影响，产生的图像、三维点云数据不够精确，导致定位异常。季宇寒等在《基于激光雷达的巡检机器人导航***研究》中，根据2D激光雷达数据，采用自适应蒙特卡洛定位算法定位机器人，有效解决了全局定位失效及机器人绑架的问题，但由于其根据固定的距离、角度阈值更新使用激光数据，当阈值过小时，控制单元的内存消耗过大，而阈值过大时，定位实时性不佳，且粒子散布时可能散布在无效区域，浪费计算资源。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，用于解决当前定位算法的实时性不高且定位精度过低的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
本发明的一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，包括以下步骤：
步骤1：创建粒子滤波器，并生成采样粒子集设k＝0，其中x表示单个粒子，k为某一时刻，i为粒子的索引号，N为粒子总数；
步骤2：初始化粒子，将粒子限制在机器人可行走区域；
步骤3：若机器人当前更新值大于阈值时更新里程计模型、激光数据模型，分线程处理激光数据模型；
步骤4：计算每个粒子的权值及置信度并作归一化处理；
步骤5：根据粒子权重获取最优的机器人估计位姿及对应的位姿置信度
步骤6：若置信度小于阈值则放弃该位姿，返回步骤3)强制更新里程计模型、激光数据模型，否则接受该估计位姿；
步骤7：计算所有粒子权重的加权值；
步骤8：若加权值小于阈值，则进行粒子重采样，否则，k＝k+1，返回步骤3)。
特别地，所述步骤(3)中，机器人当前更新值的具体计算公式为：
其中INT(x)表示取x的整数部分，v为速度，k、a均为调整系数。
特别地，所述步骤4)中，置信度计算公式为
其中z为激光数据到地图特征物的最近距离，σ为阈值，M为激光数据的总数；
特别地，所述步骤4)中，归一化公式为：
其中为每个粒子的权重值。
特别地，所述步骤(7)中计算所有粒子的权重加权值，加权值计算公式为
本发明的有益效果是：
(1)该方法根据速度动态更新里程计模型、激光数据模型，且分线程处理激光数据模型，优化了内存使用率，提高了机器人定位的实时性；
(2)该方法将粒子散布在机器人可行走区域，增加了粒子有效使用率，从而提高了定位算法的稳定性；
(3)该方法通过计算估计位姿的置信度，能够过滤不合理位姿，有效提高了机器人的定位精度。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1是本发明一种基于2D激光数据的高精度实时定位方法的流程图；
图2是在室外创建的定位地图；
图3、图4分别是采用自适应蒙特卡洛算法与本发明方法的初始粒子散布示意图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
如图1所示，本发明的一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，包括以下步骤：
步骤1：创建粒子滤波器，并生成采样粒子集设k＝0，其中x表示单个粒子，k为某一时刻，i为粒子的索引号，N为粒子总数；
步骤2：初始化粒子，将粒子限制在机器人可行走区域；
步骤3：若机器人当前更新值大于阈值时更新里程计模型、激光数据模型，分线程处理激光数据模型；机器人当前更新值的具体计算公式为：
其中INT(x)表示取x的整数部分，v为速度，k、a均为调整系数。
步骤4：计算每个粒子的权值及置信度并作归一化处理；
本实施例中，置信度计算公式为
其中z为激光数据到地图特征物的最近距离，σ为阈值，M为激光数据的总数。
归一化公式为：
其中为每个粒子的权重值。
步骤5：根据粒子权重获取最优的机器人估计位姿及对应的位姿置信度
步骤6：若置信度小于阈值则放弃该位姿，返回步骤3)强制更新里程计模型、激光数据模型，否则接受该估计位姿；
步骤7：计算所有粒子权重的加权值；本实施例中，加权值计算公式为
步骤8：若加权值小于阈值，则进行粒子重采样，否则，k＝k+1，返回步骤3)。
图2是在室外创建的定位地图；图3、图4分别是采用自适应蒙特卡洛算法与本发明方法的初始粒子散布示意图。由图中可以看出，本发明的方法将粒子散布在机器人可行走区域，增加了粒子有效使用率，从而提高了定位算法的稳定性，同时通过计算估计位姿的置信度，能够过滤不合理位姿，有效提高了机器人的定位精度。
本发明方法基于2D激光数据，以自动蒙特卡洛算法为基础，根据速度使用激光数据实时更新机器人位姿，并以估计位姿的置信度过滤不合理位姿。采用本发明方法用于机器人定位，不仅具有较高的实时性，而且定位精度能够控制在1cm范围内。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1：创建粒子滤波器，并生成采样粒子集设k＝0，其中x表示单个粒子，k为某一时刻，i为粒子的索引号，N为粒子总数；
步骤2：初始化粒子，将粒子限制在机器人可行走区域；
步骤3：若机器人当前更新值大于阈值时更新里程计模型、激光数据模型，分线程处理激光数据模型；
步骤4：计算每个粒子的权值及置信度并作归一化处理；
步骤5：根据粒子权重获取最优的机器人估计位姿及对应的位姿置信度
步骤6：若置信度小于阈值则放弃该位姿，返回步骤3)强制更新里程计模型、激光数据模型，否则接受该估计位姿；
步骤7：计算所有粒子权重的加权值；
步骤8：若加权值小于阈值，则进行粒子重采样，否则，k＝k+1，返回步骤3)。
2.根据权利要求1所述的一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，其特征在于：所述步骤(3)中，机器人当前更新值的具体计算公式为：
其中INT(x)表示取x的整数部分，v为机器人的速度，k、a均为调整系数。
3.根据权利要求1所述的一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，其特征在于：所述步骤4)中，置信度计算公式为
其中z为激光数据到地图特征物的最近距离，σ为阈值，M为激光数据的总数。
4.根据权利要求1所述的一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，其特征在于：所述步骤4)中，归一化公式为：
其中为每个粒子的权重值。
5.根据权利要求1所述的一种基于2D激光数据的机器人实时定位方法，其特征在于：所述步骤(7)中计算所有粒子的权重加权值，加权值计算公式为
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