CN113172658A - 一种机器人的定位方法、装置、设备及介质 - Google Patents
一种机器人的定位方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113172658A CN113172658A CN202110387940.0A CN202110387940A CN113172658A CN 113172658 A CN113172658 A CN 113172658A CN 202110387940 A CN202110387940 A CN 202110387940A CN 113172658 A CN113172658 A CN 113172658A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- angle
- determining
- measurement
- point
- measurement point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 372
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
- B25J19/0095—Means or methods for testing manipulators
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C22/00—Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
- G01S17/06—Systems determining position data of a target
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本申请公开了一种机器人的定位方法、装置、设备及介质，用以准确的判断机器人当前是否位于走廊，以可以提高对机器人定位的准确性。本申请实施例可以针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据该测量点集合中的每个测量点的坐标，确定该测量点集合对应的目标直线，并确定该目标直线与设定方向的激光点云角度，基于每个激光点云角度，确定方差值后，可以根据该方差值，快捷准确的确定机器人当前是否位于走廊，从而可以快捷的提高对机器人定位的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及机器人定位技术领域，尤其涉及一种机器人的定位方法、装置、设备及介质。
背景技术
定位技术是机器人完成自主导航、路径规划等任务的前提，是机器人领域研究的一大热点。机器人定位传感器包括激光雷达、相机等多种传感器，其中单线激光雷达凭借稳定、可靠等优势，成为机器人定位的核心传感器。
然而当机器人位于走廊时，因为单线激光雷达在走廊中欠约束，单线激光雷达没有足够的信息来估计机器人完整准确的定位信息，如果直接采用单线激光雷达的定位信息对机器人进行定位时，可能出现对机器人的定位不够准确的情况。
发明内容
本申请提供了一种机器人的定位方法、装置、设备及介质，用以准确的判断机器人当前是否位于走廊，以可以提高对机器人定位的准确性。
第一方面，本申请提供了一种机器人的定位方法，所述方法包括：
针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标；
第二方面，本申请提供了一种机器人的定位装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标；
第二确定模块，用于基于每个所述激光点云角度，确定方差值；
第三确定模块，用于根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
第三方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任一所述机器人的定位方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一所述机器人的定位方法的步骤。
本申请实施例可以针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据该测量点集合中的每个测量点的坐标，确定该测量点集合对应的目标直线，并确定该目标直线与设定方向的激光点云角度，基于每个激光点云角度，确定方差值后，可以根据该方差值，快捷准确的确定机器人当前是否位于走廊，从而可以快捷的提高对机器人定位的准确性。
附图说明
图1为本申请实施例提供的第一种机器人的定位过程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种单线激光雷达的每个测量点示意图；
图3为本申请实施例提供的一种激光点云角度分布示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种激光点云角度分布示意图；
图5为本申请实施例提供的第二种机器人的定位过程示意图；
图6为本申请实施例提供的第二种机器人的定位过程示意图；
图7为本申请实施例提供的另一种单线激光雷达的每个测量点示意图；
图8为本申请实施例提供的第三种机器人的定位过程示意图；
图9为本申请实施例提供的一种机器人的定位装置示意图；
图10为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。
为了判断机器人当前是否位于走廊，以可以提高对机器人定位的准确性，本申请实施例提供了一种机器人的定位方法、装置、设备及介质。
实施例1：
图1为本申请实施例提供的第一种机器人的定位过程示意图，该过程包括以下步骤：
S101：针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标。
本申请实施例提供的机器人的定位方法应用于电子设备，该电子设备例如可以是机器人或机器人的控制器等。
在一种可能的实施方式中，机器人中的单线激光雷达可以以设定的频率，周期性的对机器人所处的位置信息进行测量，图2为本申请实施例提供的一种单线激光雷达的每个测量点的示意图，如图2所示，在一种可能的实施方式中，在当前测量周期内，单线激光雷达可以通过旋转(如旋转360度)，分别依次获得a1、a2、a3、a4、a5、…、a14、…an等多个测量点。电子设备可以获取单线激光雷达在当前测量周期内，每个测量点在激光雷达坐标系下的坐标。
其中，激光雷达坐标系可以为以激光雷达所在位置为原点，建立的直角坐标系，可以采用现有技术确定每个测量点在激光雷达坐标系下的坐标，在此不再赘述。
在一种可能的实施方式中，获取到当前测量周期内的每个测量点后，执行S101-S103的步骤，确定机器人当前是否位于走廊。在下一测量周期时，继续获取下一测量周期内的每个测量点，并重复执行S101-S103的步骤，以持续确定机器人当前是否位于走廊。每个测量周期内，可以在测量周期结束后获取该测量周期内的各个测量点并执行S101-S103的步骤；也可以实时获取到测量点后就执行S101-S103的步骤。
在一种可能的实施方式中，为了确定机器人当前是否位于走廊，可以针对激光雷达在当前测量周期内的每个测量点(记为第一测量点)，先确定该第一测量点对应的测量点集合，其中，该测量点集合中包含第一设定数量的测量点，第一设定数量的测量点为包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点。具体的，每个测量点可以携带有测量时间，可以根据每个测量点携带的测量时间，确定包含第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合。其中，第一设定数量可以根据需求灵活设置，例如可以是2、3、4、5等，本申请对此不做具体限定。
本申请对选取包含第一测量点在内的第一设定数量的测量点集合的方式不做具体限定，例如，可以是以第一测量点为起点，依次选取测量时间连续的第一设定数量的测量点集合；也可以是以第一测量点为终点，依次选取测量时间连续的第一设定数量的测量点集合；也可以是以其他测量点为起点或终点，依次选取包含第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合等，可以根据需求灵活设置。为方便理解，下面通过一个具体实施例对选取包含第一测量点在内的第一设定数量的测量点集合的方式进行举例说明，示例性的，参阅图2所示，例如a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7……为测量时间连续的测量点，以第一设定数量为5为例，针对a3这个第一测量点，可以确定包含a1、a2、a3、a4、a5这五个测量点的测量点集合为该第一测量点对应的测量点集合，也可以确定包含a2、a3、a4、a5、a6这五个测量点的测量点集合为该第一测量点对应的测量点集合，也可以确定包含a3、a4、a5、a6、a7这五个测量点的测量点集合为该第一测量点对应的测量点集合等。
针对每个第一测量点，确定了该第一测量点对应的测量点集合后，可以确定该测量点集合中的每个测量点在激光雷达坐标系下的坐标，并根据该测量点集合中的每个测量点的坐标，确定该测量点集合对应的目标直线。示例性的，可以基于测量点集合中的每个测量点的坐标进行拟合(拟合直线)，将拟合的任一直线作为测量点集合对应的目标直线。
确定了测量点集合对应的目标直线后，可以进而确定该目标直线与设定方向的激光点云角度。可以理解的，该激光点云角度为目标直线与设定方向之间的夹角。在一种可能的实施方式中，激光雷达坐标系为以机器人中的激光雷达所在位置为原点建立的坐标系。其中，设定方向可以是任意方向，例如可以是X轴所在的方向、X轴正方向所在的方向、Y轴所在的方向、Y轴正方向所在的方向、与X轴的夹角为非90度的任一方向等，设定方向可以根据需求灵活选择。激光点云角度可以是位于[0度，180度]范围的角度，也可以是位于[0度，360度]等范围的角度，可以根据需求灵活设置，本申请对此不做具体限定。
在一种可能的实施方式中，为了方便计算，设定方向可以为X轴所在的方向、X轴正方向所在的方向、Y轴所在的方向、Y轴正方向所在的方向等。
S102：基于每个所述激光点云角度，确定方差值。
在一种可能的实施方式中，针对每个第一测量点，确定了激光点云角度之后，可以基于每个激光点云角度，确定方差值。其中，基于每个激光点云角度，确定方差值时可以采用现有技术，在此不再赘述。
示例性的，在确定方差值时，可以先确定每个激光点云角度的平均角度，为方便描述，将每个激光点云角度用ti表示，激光点云角度的数量用N表示，平均角度用
表示，方差值σ表示，则平均角度
方差值
S103：根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
图3为本申请实施例提供的一种激光点云角度分布示意图，图4为本申请实施例提供的另一种激光点云角度分布示意图，其中图3和图4中的横坐标为预设的角度子范围的角度数值(具体数值图未示)，纵坐标为位于每个角度子范围的激光点云角度的数量。如图3所示，通常情况下，当机器人当前位于走廊时，每个激光点云角度的数值相对比较集中，可能会比较集中的位于较少数量个角度子范围，方差值相对较小。而如图4所示，当机器人当前不位于走廊时，每个激光点云角度的数值相对比较分散，可能会比较分散的位于较多数量个角度子范围，方差值相对较大。
基于此，在一种可能的实施方式中，在根据方差值，确定机器人当前是否位于走廊时，可以是当方差值相对较小时，确定机器人当前位于走廊；当方差值相对较大时，确定机器人当前不位于走廊。
本申请实施例可以针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据该测量点集合中的每个测量点的坐标，确定该测量点集合对应的目标直线，并确定该目标直线与设定方向的激光点云角度，基于每个激光点云角度，确定方差值后，可以根据该方差值，快捷准确的确定机器人当前是否位于走廊，从而可以快捷的提高对机器人定位的准确性。
实施例2：
在上述实施例的基础上，在本申请实施例中，所述根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊包括：
若所述方差值位于设定的第一方差区间，则确定所述机器人当前位于走廊；或者
若所述方差值位于设定的第二方差区间，则确定所述机器人当前不位于走廊；其中第一方差区间的最大方差阈值小于或等于第二方差区间的最小方差阈值。
在一种可能的实施方式中，在根据方差值，确定机器人当前是否位于走廊时，可以预先设定两个方差区间：第一方差区间和第二方差区间，其中，第一方差区间中的每个方差值相对较小，第二方差区间的每个方差值相对较大，第一方差区间的最大方差阈值小于或等于第二方差区间的最小方差阈值。具体判断条件为：若S102中得到的方差值位于第一方差区间，则确定机器人当前位于走廊；若S102中得到的方差值位于第二方差区间，则确定机器人当前不位于走廊。
在一种可能的实施方式中，当第一方差区间的最大方差阈值等于第二方差区间的最小方差阈值时，将第一方差区间的最大方差阈值和第二方差区间的最小方差阈值称为方差值阈值。在根据方差值，确定机器人当前是否位于走廊时，可以是若所述方差值小于设定的方差值阈值，则确定所述机器人当前位于走廊；或者若所述方差值大于或等于所述方差值阈值，则确定所述机器人当前不位于走廊。
在一种可能的实施方式中，可以预先设定方差值阈值，其中方差值阈值的具体数值可以根据需求灵活设定，本申请对此不做具体限定。可以根据方差值以及设定的方差值阈值，确定机器人当前是否位于走廊。具体判断条件为：若S102中得到的方差值小于设定的方差值阈值时，认为方差值位于设定的第一方差区间，则确定机器人当前位于走廊；若S102中得到的方差值大于或等于方差值阈值时，认为方差值位于设定的第二方差区间，则确定机器人当前不位于走廊。
为方便理解，下面通过一个具体实施例对本申请实施例提供的机器人的定位方法进行说明。图5为本申请实施例提供的第二种机器人的定位过程示意图，如图5所示，该过程包括以下步骤：
S501：针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据测量点集合中的每个测量点的坐标，确定测量点集合对应的目标直线，并确定目标直线与设定方向的激光点云角度，其中坐标为激光雷达坐标系下的坐标。
S502：基于每个激光点云角度，确定方差值。
S503：判断方差值是否小于设定的方差值阈值，若是，则执行S504；若否，则执行S505。
S504：确定机器人当前位于走廊。
S505：确定机器人当前不位于走廊。
本申请实施例可以根据方差值以及设定的方差值阈值，快捷准确的确定机器人当前是否位于走廊。
在一种可能的实施方式中，通常机器人中可以包括多种定位方式，示例性的，可以包括基于单线激光雷达的定位方式、基于轮式里程计的定位方式、基于视觉的定位方式等。当确定机器人当前位于走廊时，由于单线激光雷达在走廊中欠约束，单线激光雷达没有足够的信息来估计机器人完整准确的定位信息，为了获取准确的定位信息，可以根据机器人中除单线激光雷达之外的其他定位方式，确定机器人的位置信息。其中，其他定位方式可以是轮式里程计、视觉等，可以根据需求灵活设置，本申请对此不做具体限定。可以理解的，当确定机器人当前不位于走廊时，可以根据单线激光雷达的定位数据，确定机器人的位置信息，也可以根据单线激光雷达以及其他定位方式的定位数据进行数据融合，从而确定机器人的位置信息，本申请对此不做具体限定。
实施例3：
在上述各实施例的基础上，在本申请实施例中，所述根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线包括：
基于所述测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合，确定至少一个候选直线；
针对每个候选直线，确定所述测量点集合中的每个测量点与该候选直线之间距离的距离和；以及
将距离和中的最小值对应的候选直线，确定为所述测量点集合对应的目标直线。
在一种可能的实施方式中，在根据测量点集合中的每个测量点的坐标，确定测量点集合对应的目标直线时，可以先基于测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合(拟合直线)，将拟合得到的至少一个直线，确定为候选直线。然后针对每个候选直线，确定测量点集合中的每个测量点与该候选直线之间的距离，并可以将每个距离的和值，确定为每个测量点与该候选直线之间的距离的距离和。为了准确确定目标直线，可以将距离和中的最小值对应的候选直线，确定为该测量点集合对应的目标直线。
为方便理解，下面通过一个具体实施例对本申请实施例提供的确定目标直线的过程进行说明。参阅图2，以第一测量点为a1，第一设定数量为2，测量点集合中的测量点为a1和a2为例，假如该测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合后，确定的候选直线分别为候选直线A和候选直线B(图未示)，其中候选直线A为经过a1及a2的直线，候选直线B为由a1和a2组成的线段的垂直平分线(中垂线)，则针对候选直线A，测量点集合中的测量点a1和a2与候选直线A之间的距离均为0，距离和为0。针对候选直线B，将由a1和a2组成的线段的长度记为L1，测量点a1和a2与候选直线B之间的距离均为L1/2，距离和为L1。则距离和中的最小值对应的候选直线为候选直线A，可以将候选直线A，确定为目标直线。
实施例4：
在上述各实施例的基础上，在本申请实施例中，所述基于所述测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合，确定至少一个候选直线包括：
在所述测量点集合中任选包含第二设定数量的测量点的测量点组，其中所述第二设定数量小于或等于所述第一设定数量；以及
针对每个所述测量点组，基于该测量点组中的每个测量点的坐标进行拟合，得到至少一个候选直线。
在一种可能的实施方式中，在基于测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合，确定候选直线时，可以是基于测量点集合中的全部测量点进行拟合，也可以是基于测量点集合中的部分测量点进行拟合，具体的，可以在测量点集合中任选包含第二设定数量的测量点的测量点组，其中第二设定数量可以大于等于2且小于等于第一设定数量，可以根据需求灵活设置。然后针对每个测量点组，可以基于该测量点组中的每个测量点的坐标进行拟合，从而得到至少一个候选直线。
为方便理解，下面通过一个具体实施例对本申请实施例提供的确定候选直线的过程进行说明。以第一设定数量为5，测量点集合中包括a1、a2、a3、a4、a5这5个测量点为例，第二设定数量可以是2、3、4、5中的任一数值，可以根据需求灵活设置，以第二设定数量为3为例，可以在a1、a2、a3、a4、a5这5个测量点中，任选3个测量点来组成一个测量点组，其中测量点组中的每个测量点之间可以是测量时间连续的测量点，也可以是测量时间不连续的测量点，示例性的，组成的测量点组可以包括由a1、a2、a3组成的第一测量点组；由a1、a2、a4组成的第二测量点组；由a1、a2、a5组成的第三测量点组；由a2、a3、a4组成的第四测量点组；由a2、a3、a5组成的第五测量点组；由a3、a4、a5组成的第六测量点组等。
针对每个测量点组，可以基于该测量点组中的每个测量点的坐标进行拟合，得到该测量点组的候选直线。其中可以采用现有技术基于测量点组中的每个测量点的坐标进行拟合，得到候选直线，在此不再赘述。针对每个测量点组，确定了该测量点组的候选直线后，可以针对每个候选直线，分别确定a1、a2、a3、a4、a5这5个测量点与该候选直线之间距离的距离和，然后将距离和中的最小值对应的候选直线，确定为测量点集合(包含a1、a2、a3、a4、a5这5个测量点)对应的目标直线，然后基于该目标直线，确定该目标直线与设定方向的激光点云角度。
实施例5：
为了准确确定方差值，在上述各实施例的基础上，在本申请实施例中，所述确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合之后，所述根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线之前，所述方法还包括：
确定所述测量点集合中与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点，若该第一测量点与每个所述第二测量点之间的距离均小于设定的距离阈值，则执行根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线的步骤。
在一种可能的实施方式中，为了准确确定方差值，在针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合之后，在根据测量点集合中的每个测量点的坐标，确定测量点集合对应的目标直线之前，可以判断该第一测量点是否是噪点，如果该第一测量点是噪点，则可以将该第一测量点舍弃，即针对该第一测量点，不执行S101-S103的步骤。并继续对于下一个测量点执行S101-S103的步骤。而如果该第一测量点不是噪点，则针对该第一测量点，执行S101-S103的步骤。
在一种可能的实施方式中，为了判断第一测量点是否是噪点，可以预先设定距离阈值，该距离阈值可以根据需求灵活设置，本申请实施例对此不做具体限定。在判断第一测量点是否是噪点时，可以先确定测量点集合中与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点，如该第一测量点的测量时间之前的上一个测量时间上的测量点和/或该第一测量点的测量时间之后的下一个测量时间上的测量点。然后确定第一测量点与每个第二测量点之间的距离，若该第一测量点与每个第二测量点之间的距离均小于设定的距离阈值，则可以认为该第一测量点与每个第二测量点之间的距离均较小，该第一测量点与第二测量点的连续性较好，该第一测量点的测量数据较稳定，可以认为该第一测量点不是噪点，针对该第一测量点，可以执行S101-S103的步骤。
而若第一测量点与任一第二测量点之间的距离大于或等于设定的距离阈值，则可以认为该第一测量点与第二测量点之间的距离较大，该第一测量点与第二测量点的连续性较差，该第一测量点的测量数据相对不稳定，可以将该第一测量点确定为噪点，将该第一测量点舍弃，针对该第一测量点，可以不执行S101-S103的步骤。
为方便理解，下面通过一个具体实施例对本申请确定第一测量点是否是噪点的过程进行举例说明。示例性的，以第一测量点为a3为例，则与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点分别为a2和a4，将a2与a3之间的距离记为L2，将a3与a4之间的距离记为L3。若L2和L3均小于设定的距离阈值，则第一测量点a3不是噪点。而若L2或L3中的一个大于或等于设定的距离阈值，则可以将该第一测量点确定为噪点。可以理解的，若L2和L3均大于或等于设定的距离阈值，则可以将该第一测量点确定为噪点。
为方便理解，下面再通过一个具体实施例对本申请实施例提供的机器人的定位过程进行说明。图6为本申请实施例提供的第二种机器人的定位过程示意图，如图6所示，该过程包括以下步骤：
S601：针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合。
S602：确定测量点集合中与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点，判断该第一测量点与每个第二测量点之间的距离是否均小于设定的距离阈值，若该第一测量点与每个第二测量点之间的距离均小于设定的距离阈值(若是)，则执行S603；若该第一测量点与任一第二测量点之间的距离大于或等于设定的距离阈值(若否)，则将该第一测量点确定为噪点，并返回执行S601。
S603：根据测量点集合中的每个测量点的坐标，确定测量点集合对应的目标直线。
S604：确定目标直线与设定方向的激光点云角度。
S605：基于每个激光点云角度，确定方差值。
S606：根据方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
实施例7：
在上述各实施例的基础上，在本申请实施例中，所述确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度包括：
针对每个所述测量点，确定包含该测量点在内的测量点集合对应的目标直线与所述设定方向之间的角度；
若所确定的角度位于设定的第一角度范围内，将所确定的角度确定为所述激光点云角度；或者
若所确定的角度未位于设定的第一角度范围内，则将所确定的角度转换为对应的位于所述第一角度范围的角度，并将转换后的角度确定为所述激光点云角度。
在一种可能的实施方式中，鉴于例如当激光点云角度为90度或者为270度时，均可以表示目标直线与设定方向的夹角为90度，目标直线与设定方向相互垂直；当激光点云角度为15度或者为345度时，均可以表示目标直线与设定方向的夹角为15度。也就是说，90度和270度、15度和345度等激光点云角度均表示目标直线与设定方向的夹角相同，即目标直线与设定方向的相对位置关系相同，即具有相同的含义，但是如果具有相同的含义的激光点云角度的数值相差确较大时，基于这样的激光点云角度，确定方差值时，并不能准确的确定方差值，进而不能准确的确定机器人当前是否位于走廊。为了准确确定方差值，可以预先设定第一角度范围，通过将确定的激光点云角度配置为位于第一角度范围的角度，从而可以最大程度的将具有相同的含义的角度转换为数值相近或相同的角度，可以提高确定方差值的准确性，进而可以较准确的确定机器人当前是否位于走廊。其中第一角度范围的具体数值可以根据需求灵活设置，示例性的，第一角度范围可以是[0度，180度]等。
在一种可能的实施方式中，在确定激光点云角度时，可以针对每个测量点，先确定包含该测量点在内的测量点集合对应的目标直线与设定方向之间的角度，其中确定该角度的过程与上述实施例中确定目标直线与设定方向的激光点云角度的过程相同，在此不再赘述。
确定了目标直线与设定方向之间的角度后，进而判断所确定的该角度是否位于设定的第一角度范围内，若所确定的该角度位于设定的第一角度范围内，则可以直接将所确定的角度确定为激光点云角度。而若所确定的角度未位于设定的第一角度范围内，则可以将所确定的角度转换为对应的位于第一角度范围的角度，并将转换后的角度确定为激光点云角度。其中，将所确定的角度转换为对应的位于第一角度范围的角度的过程可以采用现有技术，在此不再赘述。
示例性的，以第一角度范围为[0度，180度]，所确定的角度为270度为例，则转换后的角度为90度，可以将90度确定为激光点云角度。仍以第一角度范围为[0度，180度]为例，如果所确定的角度为90度，则可以直接将所确定的角度90度确定为激光点云角度。由此可以看出，本申请实施例中确定的激光点云角度均为位于第一角度范围的角度，可以在一定程度上将表示目标直线与设定方向的夹角相同，即目标直线与设定方向的相对位置关系相同，即具有相同的含义的角度转换为数值相近或相同的角度，因此可以较准确的确定方差值，进而可以较准确的确定机器人当前是否位于走廊。
实施例8：
在上述各实施例的基础上，在本申请实施例中，所述基于每个所述激光点云角度，确定方差值包括：
根据每个所述激光点云角度，确定目标角度；
根据所述目标角度，确定第二角度范围，其中所述第二角度范围的最小阈值为所述目标角度与设定角度的差值，所述第二角度范围的最大阈值为所述目标角度与设定角度的和值；
针对每个所述激光点云角度，若该激光点云角度位于所述第二角度范围内，将该激光点云角度确定为目标激光点云角度；若该激光点云角度未位于所述第二角度范围内，则将该激光点云角度转换为对应的位于所述第二角度范围的角度，并将转换后的角度确定为目标激光点云角度；以及
基于每个所述目标激光点云角度，确定方差值。
参阅图7，图7为本申请实施例提供的另一种单线激光雷达的每个测量点示意图，如图7所示，以设定方向为X轴正方向为例，图7中上面一排(图中所示上下，a1……a13这一排)的每个第一测量点的测量点集合对应的激光点云角度可以是0度或180度，同样的，图7中下面一排(图中所示上下，a14……an这一排)的每个第一测量点的测量点集合对应的激光点云角度可以是180度或0度。然而，鉴于0度和180度均可以用于表示目标直线与X轴的夹角为0度，目标直线与设定方向相互平行，也就是说，0度和180度可以表示目标直线与设定方向的夹角相同，即目标直线与设定方向的相对位置关系相同，具有相同的含义，但是0度和180度的数值确相差较大，如果激光点云角度的角度范围为固定的[0度，180度]或[0度，360度]时，基于该固定的角度范围的激光点云角度确定方差值时，具有相同的含义的角度的数值可能相差确较大，因此可能并不能准确的确定方差值。
为了准确确定方差值，在一种可能的实施方式中，可以根据当前每个激光点云角度，确定适合当前每个激光点云角度的第二角度范围，并确定每个激光点云角度对应的位于第二角度范围内的目标激光点云角度，由于每个目标激光点云角度均位于第二角度范围内，且第二角度范围是基于当前每个激光点云角度自适应调整的适合当前每个激光点云角度的角度范围，基于每个目标激光点云角度，确定方差值时，可以最大程度的将例如0度和180度这种都可以表示目标直线与设定方向的夹角相同，即可以表示目标直线与设定方向的相对位置关系相同，具有相同的含义的角度转换为数值相同或相近的角度，可以提高确定方差值的准确性。
在一种可能的实施方式中，在根据当前每个激光点云角度，确定适合当前每个激光点云角度的第二角度范围时，可以先根据每个激光点云角度，确定目标角度，然后根据该目标角度，确定第二角度范围，其中第二角度范围的最小阈值为目标角度与设定角度的差值，第二角度范围的最大阈值为目标角度与设定角度的和值，其中设定角度可以根据需求灵活设置，例如可以是90度等。示例性的，以设定角度为90度、目标角度为9度为例，第二角度范围可以是[-81度，99度]。
在一种可能的实施方式中，在根据每个激光点云角度，确定目标角度时，可以将每个激光点云角度中的任一激光点云角度，确定为目标角度，也可以将每个激光点云角度的平均值，确定为目标角度；也可以统计每个激光点云角度的数量，将数量最多的激光点云角度，确定为目标角度等，例如每个激光点云角度分别为10度、20度、20度、30度、40度时，20度这个激光点云角度的数量最多(2个)，则可以将20度确定为目标角度。
确定了第二角度范围后，可以针对每个激光点云角度，判断该激光点云角度是否位于第二角度范围内，若该激光点云角度位于第二角度范围内，则可以将该激光点云角度确定为目标激光点云角度；若该激光点云角度未位于第二角度范围内，则可以将该激光点云角度转换为对应的位于第二角度范围的角度，并将转换后的角度确定为目标激光点云角度。其中，可以采用现有技术将激光点云角度转换为对应的位于第二角度范围的角度，示例性的，当设定角度为90度，即PI/2时，当激光点云角度小于第二角度范围的最小阈值时，转换后的角度(目标激光点云角度)可以是激光点云角度与PI(180度)的和值。当激光点云角度大于第二角度范围的最大阈值时，转换后的角度(目标激光点云角度)可以是激光点云角度与PI(180度)的差值。示例性的，假设第二角度范围为[-81度，99度]，如果激光点云角度为100度，则目标激光点云角度为-80度；如果激光点云角度为180度，则目标激光点云角度为0度。
确定了每个激光点云角度的目标激光点云角度后，可以基于每个目标激光点云角度，确定方差值。由于每个目标激光点云角度均位于第二角度范围内，且第二角度范围是基于当前每个激光点云角度自适应调整的适合当前每个激光点云角度的角度范围，相比为激光点云角度配置固定的角度范围而言，可以提高确定方差值的准确性。
实施例9：
在上述各实施例的基础上，在本申请实施例中，所述从每个所述激光点云角度中，获取目标角度包括：
针对每个所述激光点云角度，根据预设的每个角度子范围，确定该激光点云角度所属的角度子范围；
确定每个角度子范围内的激光点云角度的数量，并将包含激光点云角度的数量最大的角度子范围确定为目标角度子范围；以及
根据所述目标角度子范围，确定所述目标角度。
在一种可能的实施方式中，在确定目标角度时，可以预先设置多个角度子范围，示例性的，假设每个激光点云角度为位于0度到180度之间的角度，可以每18度设置一个角度子范围，即可以预设[0度，18度]、(18度，36度]、(36度，54度]……(162度，180度]等多个角度子范围。针对每个激光点云角度，根据预设的每个角度子范围，确定该激光点云角度所属的角度子范围，示例性的，如果激光点云角度为0度，则该激光点云角度所属的角度子范围为[0度，18度]。
确定了每个激光点云角度所属的角度子范围后，可以确定每个角度子范围内的激光点云角度的数量，并确定包含激光点云角度的数量最大的角度子范围，并将包含激光点云角度的数量最大的角度子范围确定为目标角度子范围。示例性的，假设[0度，18度]、(18度，36度]、(36度，54度]这三个角度子范围内包含的激光点云数量分别为10、2、1，其他角度子范围内包含的激光点云数量为0，则可以将[0度，18度]确定为目标角度子范围。
确定了目标角度子范围，在根据目标角度子范围，确定目标角度时，可以将目标角度子范围中的最小角度值、平均角度值、最大角度值等，确定为目标角度。示例性的，以目标角度子范围为[0度，18度]为例，可以将其平均角度值9度，确定为目标角度。
为方便理解，下面再通过一个具体实施例对本申请实施例提供的机器人的定位过程进行说明。图8为本申请实施例提供的第三种机器人的定位过程示意图，如图8所示，该过程包括以下步骤：
S801：针对激光雷达的每个第一测量点，确定该第一测量点在激光雷达坐标系下的激光点云角度Ai。
其中，针对激光雷达的每个第一测量点，确定该第一测量点在激光雷达坐标系下的激光点云角度Ai的过程可以为：
针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据测量点集合中的每个测量点的坐标，确定该测量点集合对应的目标直线，并确定目标直线与设定方向的激光点云角度(即第一测量点在激光雷达坐标系下的激光点云角度Ai)，其中坐标为激光雷达坐标系下的坐标。
S802：针对确定的每个第一测量点在激光雷达坐标系下的激光点云角度Ai，确定所确定的角度Ai对应的位于第一角度范围[0度，180度]的角度(记为Bi)，将角度Bi确定为激光点云角度。
其中，确定角度Ai对应的位于第一角度范围[0度，180度]的角度Bi的过程可以为：
针对每个第一测量点，若所确定的角度Ai位于设定的第一角度范围[0度，180度]内，将所确定的角度Ai确定为Bi(激光点云角度)；若所确定的角度Ai未位于设定的第一角度范围内，则将所确定的角度Ai转换为对应的位于第一角度范围的角度Bi，并将转换后的角度Bi确定为激光点云角度。
S803：统计每个激光点云角度Bi的直方图M。
其中，统计每个激光点云角度Bi的直方图M的过程可以为：
针对每个激光点云角度Bi，根据预设的每个角度子范围，确定该激光点云角度所属的角度子范围；确定每个角度子范围内的激光点云角度的数量。
S804：根据直方图，计算目标角度子范围中值m。
其中根据直方图，计算目标角度子范围中值m的过程可以为：
根据每个角度子范围内的激光点云角度的数量，将包含激光点云角度的数量最大的角度子范围确定为目标角度子范围；将该目标角度子范围的中位数(中值)，确定为目标角度m。示例性的，如果目标角度子范围为[0度，18度]，则该目标角度子范围的中值为9度，将9度，确定为目标角度m。
S805：针对每个激光点云角度Bi，确定该激光点云角度Bi对应的位于第二角度范围[m-PI/2，m+PI/2]的角度(记为Ci)，将角度Ci确定为目标激光点云角度。
其中，确定激光点云角度Bi对应的位于第二角度范围[m-PI/2，m+PI/2]的角度Ci的过程可以为：
根据目标角度m，确定第二角度范围[m-PI/2，m+PI/2]，其中第二角度范围的最小阈值为目标角度m与设定角度(PI/2)的差值，第二角度范围的最大阈值为目标角度m与设定角度(PI/2)的和值。其中，PI为180度，PI/2为90度；
针对每个激光点云角度Bi，若该激光点云角度Bi位于第二角度范围内，将该激光点云角度Bi确定为Ci(目标激光点云角度)；若该激光点云角度Bi未位于第二角度范围内，则将该激光点云角度Bi转换为对应的位于第二角度范围的角度Ci，并将转换后的角度Ci确定为目标激光点云角度。
S806：计算每个目标激光点云角度Ci的方差值。
S807：若方差值较小，则确定机器人当前位于走廊；若方差值较大，则确定机器人当前不位于走廊。
其中，判断机器人当前是否位于走廊的过程可以为：
判断方差值是否小于设定的方差值阈值，若方差值小于设定的方差值阈值，则确定机器人当前位于走廊；或者若方差值大于或等于所述方差值阈值，则确定所述机器人当前不位于走廊。
实施例10：
在上述各实施例的基础上，本申请实施例提供的一种机器人的定位装置，图9为本申请实施例提供的一种机器人的定位装置示意图，如图9所示，所述装置包括：
第一确定模块91，用于针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标；
第二确定模块92，用于基于每个所述激光点云角度，确定方差值；
第三确定模块93，用于根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
在一种可能的实施方式中，所述第三确定模块93，具体用于若所述方差值小于设定的方差值阈值，则确定所述机器人当前位于走廊；或者若所述方差值大于或等于所述方差值阈值，则确定所述机器人当前不位于走廊。
在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块91，具体用于基于所述测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合，确定至少一个候选直线；针对每个候选直线，确定所述测量点集合中的每个测量点与该候选直线之间距离的距离和；以及将距离和中的最小值对应的候选直线，确定为所述测量点集合对应的目标直线。
在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块91，具体用于在所述测量点集合中任选包含第二设定数量的测量点的测量点组，其中所述第二设定数量小于或等于所述第一设定数量；以及针对每个所述测量点组，基于该测量点组中的每个测量点的坐标进行拟合，得到至少一个候选直线。
在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块91，还用于所述确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合之后，所述根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线之前，确定所述测量点集合中与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点，若该第一测量点与每个所述第二测量点之间的距离均小于设定的距离阈值，则执行根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线的步骤。
在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块91，还用于所述确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合之后，确定所述测量点集合中与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点，若该第一测量点与任一所述第二测量点之间的距离大于或等于设定的距离阈值，则将该第一测量点确定为噪点，并返回执行针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合的步骤。
在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块91，具体用于针对每个所述测量点，确定包含该测量点在内的测量点集合对应的目标直线与所述设定方向之间的角度；若所确定的角度位于设定的第一角度范围内，将所确定的角度确定为所述激光点云角度；或者若所确定的角度未位于设定的第一角度范围内，则将所确定的角度转换为对应的位于所述第一角度范围的角度，并将转换后的角度确定为所述激光点云角度。
在一种可能的实施方式中，所述第二确定模块92，具体用于根据每个所述激光点云角度，确定目标角度；根据所述目标角度，确定第二角度范围，其中所述第二角度范围的最小阈值为所述目标角度与设定角度的差值，所述第二角度范围的最大阈值为所述目标角度与设定角度的和值；针对每个所述激光点云角度，若该激光点云角度位于所述第二角度范围内，将该激光点云角度确定为目标激光点云角度；若该激光点云角度未位于所述第二角度范围内，则将该激光点云角度转换为对应的位于所述第二角度范围的角度，并将转换后的角度确定为目标激光点云角度；以及基于每个所述目标激光点云角度，确定方差值。
在一种可能的实施方式中，所述第二确定模块92，具体用于针对每个所述激光点云角度，根据预设的每个角度子范围，确定该激光点云角度所属的角度子范围；确定每个角度子范围内的激光点云角度的数量，并将包含激光点云角度的数量最大的角度子范围确定为目标角度子范围；以及根据所述目标角度子范围，确定所述目标角度。
本申请实施例可以针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据该测量点集合中的每个测量点的坐标，确定该测量点集合对应的目标直线，并确定该目标直线与设定方向的激光点云角度，基于每个激光点云角度，确定方差值后，可以根据该方差值，快捷准确的确定机器人当前是否位于走廊，从而可以快捷的提高对机器人定位的准确性。
实施例11：
在上述各实施例的基础上，本申请实施例还提供了一种电子设备，图10为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图，如图10所示，该电子设备包括：处理器101、通信接口102、存储器103和通信总线104，其中，处理器101，通信接口102，存储器103通过通信总线104完成相互间的通信；
所述存储器103中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器101执行时，使得所述处理器101执行如下步骤：
针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标；基于每个所述激光点云角度，确定方差值；以及根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
由于上述电子设备解决问题的原理与机器人的定位方法相似，因此上述电子设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口102用于上述电子设备与其他设备之间的通信。存储器可以包括随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字指令处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
实施例12：
在上述各实施例的基础上，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行时实现如下步骤：
针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标；基于每个所述激光点云角度，确定方差值；以及根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
由于上述计算机可读存储介质解决问题的原理与机器人的定位方法相似，因此上述计算机可读存储介质的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
上述计算机可读存储介质可以是电子设备中的处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等、光学存储器如CD、DVD、BD、HVD等、以及半导体存储器如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD)等。
本申请实施例可以针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据该测量点集合中的每个测量点的坐标，确定该测量点集合对应的目标直线，并确定该目标直线与设定方向的激光点云角度，基于每个激光点云角度，确定方差值后，可以根据该方差值，快捷准确的确定机器人当前是否位于走廊，从而可以快捷的提高对机器人定位的准确性。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种机器人的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标；
基于每个所述激光点云角度，确定方差值；
根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线包括：
基于所述测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合，确定至少一个候选直线；
针对每个候选直线，确定所述测量点集合中的每个测量点与该候选直线之间距离的距离和；
将距离和中的最小值对应的候选直线，确定为所述测量点集合对应的目标直线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述测量点集合中每个测量点的坐标进行拟合，确定至少一个候选直线包括：
在所述测量点集合中任选包含第二设定数量的测量点的测量点组，其中所述第二设定数量小于或等于所述第一设定数量；
针对每个所述测量点组，基于该测量点组中的每个测量点的坐标进行拟合，得到至少一个候选直线。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合之后，所述根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线之前，所述方法还包括：
确定所述测量点集合中与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点，若该第一测量点与每个所述第二测量点之间的距离均小于设定的距离阈值，则执行根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线的步骤。
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合之后，所述方法还包括：
确定所述测量点集合中与该第一测量点的测量时间上相邻的第二测量点，若该第一测量点与任一所述第二测量点之间的距离大于或等于设定的距离阈值，则将该第一测量点确定为噪点，并返回执行针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合的步骤。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度包括：
针对每个所述测量点，确定包含该测量点在内的测量点集合对应的目标直线与所述设定方向之间的角度；
若所确定的角度位于设定的第一角度范围内，将所确定的角度确定为所述激光点云角度；或者
若所确定的角度未位于设定的第一角度范围内，则将所确定的角度转换为对应的位于所述第一角度范围的角度，并将转换后的角度确定为所述激光点云角度。
7.根据权利要求1-3、6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述激光点云角度，确定方差值包括：
根据每个所述激光点云角度，确定目标角度；
根据所述目标角度，确定第二角度范围，其中所述第二角度范围的最小阈值为所述目标角度与设定角度的差值，所述第二角度范围的最大阈值为所述目标角度与设定角度的和值；
针对每个所述激光点云角度，若该激光点云角度位于所述第二角度范围内，将该激光点云角度确定为目标激光点云角度；若该激光点云角度未位于所述第二角度范围内，则将该激光点云角度转换为对应的位于所述第二角度范围的角度，并将转换后的角度确定为目标激光点云角度；
基于每个所述目标激光点云角度，确定方差值。
8.一种机器人的定位装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于针对激光雷达的每个第一测量点，确定包含该第一测量点在内的测量时间连续的第一设定数量的测量点集合，根据所述测量点集合中的每个测量点的坐标，确定所述测量点集合对应的目标直线，并确定所述目标直线与设定方向的激光点云角度，其中所述坐标为激光雷达坐标系下的坐标；
第二确定模块，用于基于每个所述激光点云角度，确定方差值；
第三确定模块，用于根据所述方差值，确定机器人当前是否位于走廊。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一所述机器人的定位方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述机器人的定位方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110387940.0A CN113172658A (zh) | 2021-04-09 | 2021-04-09 | 一种机器人的定位方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110387940.0A CN113172658A (zh) | 2021-04-09 | 2021-04-09 | 一种机器人的定位方法、装置、设备及介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113172658A true CN113172658A (zh) | 2021-07-27 |
Family
ID=76924985
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110387940.0A Pending CN113172658A (zh) | 2021-04-09 | 2021-04-09 | 一种机器人的定位方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113172658A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114012783A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-02-08 | 深圳优地科技有限公司 | 机器人故障检测方法、机器人及存储介质 |
| CN115002906A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-09-02 | 中昊芯英(杭州)科技有限公司 | 物体的定位方法、装置、介质和计算设备 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005222559A (ja) * | 2005-03-11 | 2005-08-18 | Matsushita Electric Works Ltd | 自律移動装置及び自律移動制御方法 |
| GB0809467D0 (en) * | 2007-05-26 | 2008-07-02 | Lindsay Norman Matheson | Electro-optical sensors |
| CN108332758A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-27 | 上海思岚科技有限公司 | 一种移动机器人的走廊识别方法及装置 |
| CN108490945A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-09-04 | 南京苏美达智能技术有限公司 | 割草机器人判断狭窄区域并自动离开的方法 |
| CN109254298A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-22 | 中国安全生产科学研究院 | 地铁隧道内安全巡检机器人的定位*** |
| CN111007522A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-14 | 深圳市三宝创新智能有限公司 | 一种移动机器人的位置确定*** |
| US20200149892A1 (en) * | 2017-03-31 | 2020-05-14 | Intel Corporation | Autonomous tunnel navigation with a robotic system |
| CN111192331A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-05-22 | 浙江欣奕华智能科技有限公司 | 一种激光雷达和相机的外参标定方法及装置 |
| CN112013850A (zh) * | 2020-10-16 | 2020-12-01 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| CN112461230A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-09 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机器人重定位方法、装置、机器人和可读存储介质 |
| AU2020104291A4 (en) * | 2020-12-23 | 2021-03-11 | Guilin University Of Technology | Singletree segmentation method based on chord angle discriminant clustering for layered LIDAR point cloud |
-
2021
- 2021-04-09 CN CN202110387940.0A patent/CN113172658A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005222559A (ja) * | 2005-03-11 | 2005-08-18 | Matsushita Electric Works Ltd | 自律移動装置及び自律移動制御方法 |
| GB0809467D0 (en) * | 2007-05-26 | 2008-07-02 | Lindsay Norman Matheson | Electro-optical sensors |
| US20200149892A1 (en) * | 2017-03-31 | 2020-05-14 | Intel Corporation | Autonomous tunnel navigation with a robotic system |
| CN108332758A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-27 | 上海思岚科技有限公司 | 一种移动机器人的走廊识别方法及装置 |
| CN108490945A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-09-04 | 南京苏美达智能技术有限公司 | 割草机器人判断狭窄区域并自动离开的方法 |
| CN109254298A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-22 | 中国安全生产科学研究院 | 地铁隧道内安全巡检机器人的定位*** |
| CN111007522A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-14 | 深圳市三宝创新智能有限公司 | 一种移动机器人的位置确定*** |
| CN111192331A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-05-22 | 浙江欣奕华智能科技有限公司 | 一种激光雷达和相机的外参标定方法及装置 |
| CN112013850A (zh) * | 2020-10-16 | 2020-12-01 | 北京猎户星空科技有限公司 | 定位方法、装置、自移动设备和存储介质 |
| CN112461230A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-09 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机器人重定位方法、装置、机器人和可读存储介质 |
| AU2020104291A4 (en) * | 2020-12-23 | 2021-03-11 | Guilin University Of Technology | Singletree segmentation method based on chord angle discriminant clustering for layered LIDAR point cloud |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 王葵;翟荣刚;王道斌;颜普;: "基于激光测距雷达和车载GPS的动态障碍物检测", 工业仪表与自动化装置, no. 02, 15 April 2013 (2013-04-15) * |
| 纪思源;王同合;张国龙;李敏;: "基于激光扫描点云的隧道断面提取方法", 测绘工程, no. 06, 25 June 2017 (2017-06-25) * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114012783A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-02-08 | 深圳优地科技有限公司 | 机器人故障检测方法、机器人及存储介质 |
| CN115002906A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-09-02 | 中昊芯英(杭州)科技有限公司 | 物体的定位方法、装置、介质和计算设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109444932B (zh) | 一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| JP7344389B2 (ja) | 協調測位方法、装置、機器及び記憶媒体 | |
| CN109941274B (zh) | 基于雷达测距识别岸桥的停车方法及***、服务器及介质 | |
| CN109974727B (zh) | 一种机器人充电方法、装置及机器人 | |
| CN113172658A (zh) | 一种机器人的定位方法、装置、设备及介质 | |
| CN110967028B (zh) | 导航地图构建方法、装置、机器人及存储介质 | |
| US11048262B2 (en) | Robot movement control method and apparatus and robot using the same | |
| CN113715814A (zh) | 碰撞检测方法、装置、电子设备、介质及自动驾驶车辆 | |
| CN110850859B (zh) | 一种机器人及其避障方法和避障*** | |
| JP2020177645A (ja) | 軌跡分類モデルのトレーニング方法及び装置、電子機器 | |
| CN111381586A (zh) | 一种机器人及其移动控制方法和装置 | |
| CN113392794B (zh) | 车辆跨线识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN111123934A (zh) | 轨迹评估方法、轨迹评估装置及移动机器人 | |
| CN112147994A (zh) | 一种机器人及其回充控制方法和装置 | |
| CN113295176A (zh) | 地图更新方法、地图更新装置及计算机可读存储介质 | |
| CN112925416A (zh) | 用户视线跟踪方法、装置及*** | |
| CN113029136B (zh) | 定位信息处理的方法、设备、存储介质及程序产品 | |
| CN114199268A (zh) | 基于语音提示的机器人导航领路方法、装置和引领机器人 | |
| KR102473272B1 (ko) | 목표 추적 방법 및 장치 | |
| CN106885567B (zh) | 一种惯导协作定位方法及定位设备 | |
| CN108551653B (zh) | 一种室内定位方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113702931B (zh) | 一种车载雷达的外参标定方法、装置及存储介质 | |
| CN114147707B (zh) | 一种基于视觉识别信息的机器人对接方法与设备 | |
| CN109788431B (zh) | 一种基于相邻节点组的蓝牙定位方法、装置、设备和*** | |
| CN114889590A (zh) | 一种车辆碰撞预测方法、装置及设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |