一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法及系统

摘要

本公开提供一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法及系统，涉及室内移动机器人自主定位领域，一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法及系统获取环境中的激光点云数据并进行处理，利用反光板点云的数据构建反光板地图，利用激光点云数据构建栅格地图；依据反光板地图和栅格地图建立包含环境特征及反光板特征的融合地图；基于融合地图和运行数据，得到位姿变化量、匹配位姿和反光板定位位姿，并进行融合得到精确位姿。通过融合反光板定位和激光SLAM定位，基于激光SLAM的栅格地图构建和反光板地图构建，采用反光板与扫描匹配相融合的定位方法，能够提高AGV智能化的同时得到稳定的定位位姿。

权利要求

1.一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取环境中的激光点云数据并进行处理，利用反光板点云的数据构建反光板地图，利用激光点云数据构建栅格地图；

依据反光板地图和栅格地图建立包含环境特征及反光板特征的融合地图；

基于融合地图和运行数据，得到位姿变化量、匹配位姿和反光板定位位姿，并进行融合得到精确位姿；

通过多个位姿融合定位，将栅格地图得到的匹配位姿以及反光板定位得到的位姿进行插值计算得到优化位姿，并叠加编码器的增量位姿，得到最终位姿。

2.如权利要求1所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，通过在环境内进行运动扫描，得到激光点云数据，并对其中的反光点云数据进行筛选。

3.如权利要求2所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，设置反光板点云的光强阈值，筛选出反光板点云；设置一帧激光雷达点云中反光板点云所占比例，去除噪点，实现反光板特征提取。

4.如权利要求1所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，利用建图算法，通过激光点云数据及运动扫描过程中的线加速度，建立当前环境下的栅格地图和反光板地图。

5.如权利要求4所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，利用回环检测对地图进行优化，将栅格地图、反光板地图融合拼接，并标注反光板位置。

6.如权利要求1所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，将AGV运动方向的偏航角及线加速度与AGV位置变化量融合，得到AGV增量式位姿变化量。

7.如权利要求1所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，将当前帧点云与建立的栅格地图进行优化匹配，得到栅格地图匹配的AGV位姿。

8.如权利要求1所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，其特征在于，将反光板点云与地图中点云进行匹配，提取反光板的特征及坐标，进行三角定位，得到反光板定位位姿。

9.一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位系统，其特征在于，包括：建图定位模块，被配置为获取环境中的激光点云数据并进行处理，利用反光板点云的数据构建反光板地图，利用激光点云数据构建栅格地图；

地图融合模块，被配置为依据反光板地图和栅格地图建立包含环境特征及反光板特征的融合地图；

位姿融合模块，被配置为基于融合地图和运行数据，得到位姿变化量、匹配位姿和反光板定位位姿，并进行融合得到精确位姿；

通过多个位姿融合定位，将栅格地图得到的匹配位姿以及反光板定位得到的位姿进行插值计算得到优化位姿，并叠加编码器的增量位姿，得到最终位姿。

10.如权利要求9所述的反光板与激光SLAM融合的AGV定位系统，其特征在于，还包括运动控制模块，被配置为接收工控机的控制指令，依据控制指令控制AGV的运动。

说明书

一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法及系统

技术领域

[0001] 本公开涉及室内移动机器人自主定位领域，特别涉及一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法及系统。

背景技术

[0002] 本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

[0003] 随着科技的发展与进步，各种智慧工厂纷纷引入智能物流机器人来提高生产效率，工厂需要智能化程度高、定位精度高的AGV来满足其正常生产工作，AGV小车装备有电磁或光学等自动导航装置，能够沿规定的导航路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能；AGV上装备有自动导向系统，可以保障系统在不需要人工引航的情况下就能够沿预定的路线自动行驶，将货物或物料自动从起始点运送到目的地，但是精准的自动导向系统依赖于在工作环境内的精确定位。

[0004] 发明人发现，目前的激光SLAM(同步定位与建图)定位方式具有智能化程度高、人机交互能力强、部署施工方便等性能，但定位精度低、抗干扰能力较差。而反光板定位精度高、抗干扰能力强，但实际使用中，需要铺设大量的反光板，并且需对每个反光板的位置进行精确的测量，灵活性不高，智能化水平较低。

发明内容

[0005] 本公开的目的是针对现有技术存在的缺陷，提供一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法及系统，通过融合反光板定位和激光SLAM定位，基于激光SLAM的栅格地图构建和反光板地图构建，采用反光板与扫描匹配相融合的定位方法，能够提高AGV智能化的同时得到稳定的定位位姿。

[0006] 本公开的第一目的是提供一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法，包括以下步骤：

[0007] 获取环境中的激光点云数据并进行处理，利用反光板点云的数据构建反光板地图，利用激光点云数据构建栅格地图；

[0008] 依据反光板地图和栅格地图建立包含环境特征及反光板特征的融合地图；

[0009] 基于融合地图和运行数据，得到位姿变化量、匹配位姿和反光板定位位姿，并进行融合得到精确位姿。

[0010] 进一步地，通过在环境内进行运动扫描，得到激光点云数据，并对其中的反光点云数据进行筛选。

[0011] 进一步地，设置反光板点云的光强阈值，筛选出反光板点云；设置一帧激光雷达点云中反光板点云所占比例，去除噪点，实现反光板特征提取。

[0012] 进一步地，利用建图算法，通过激光点云数据及运动扫描过程中的线加速度，建立当前环境下的栅格地图和反光板地图。

[0013] 进一步地，利用回环检测对地图进行优化，将栅格地图、反光板地图融合拼接，并标注反光板位置。

[0014] 进一步地，将AGV运动方向的偏航角及线加速度与AGV位置变化量融合，得到AGV增量式位姿变化量。

[0015] 进一步地，将当前帧点云与建立的栅格地图进行优化匹配，得到栅格地图匹配的AGV位姿。

[0016] 进一步地，将反光板点云与地图中点云进行匹配，提取反光板的特征及坐标，进行三角定位，得到反光板定位位姿。

[0017] 本公开的第二目的是提供一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位系统，采用以下技术方案：包括：

[0018] 建图定位模块，被配置为获取环境中的激光点云数据并进行处理，利用反光板点云的数据构建反光板地图，利用激光点云数据构建栅格地图；

[0019] 地图融合模块，被配置为依据反光板地图和栅格地图建立包含环境特征及反光板特征的融合地图；

[0020] 位姿融合模块，被配置为基于融合地图和运行数据，得到位姿变化量、匹配位姿和反光板定位位姿，并进行融合得到精确位姿。

[0021] 进一步地，还包括运动控制模块，被配置为接收工控机的控制指令，依据控制指令控制AGV的运动。

[0022] 与现有技术相比，本公开具有的优点和积极效果是：

[0023] (1)通过融合反光板定位和激光SLAM定位，基于激光SLAM的栅格地图构建和反光板地图构建，采用反光板与扫描匹配相融合的定位方法，能够提高AGV智能化的同时得到稳定的定位位姿。

[0024] (2)面向AGV自主建图及定位系统，AGV装配有激光雷达传感器，在前期SLAM建图时确定反光板的全局坐标，避免了传统反光板导航需精确测量反光板位置，提高前期铺设的灵活性、效率。

[0025] (3)融合使用扫描匹配、惯性导航、反光板导航多种定位方式，既增加了定位精度和成功率，又大大减少了反光板的数量。

附图说明

[0026] 构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

[0027] 图1为本公开实施例1、2中构建地图和定位的示意图；

[0028] 图2为本公开实施例1、2中建立地图的流程示意图；

[0029] 图3为本公开实施例1、2依据地图和运行数据进行定位的流程示意图。

具体实施方式

[0030] 应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步地说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

[0031] 需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合；

[0032] 为了方便叙述，本公开中如果出现“上”、“下”、“左”、“右”字样，仅表示与附图本身的上、下、左、右方向一致，并不对结构起限定作用，仅仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本公开的限制。

[0033] 正如背景技术中所介绍的，现有技术中激光SLAM定位方式精度低、抗干扰能力较差，反光板定位灵活性不高，智能化水平较低；针对上述问题，本公开提出了一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法及系统。

[0034] 实施例1

[0035] 本公开的一种典型的实施方式中，如图1‑图3所示，提出了反光板与激光SLAM融合的AGV定位方法。

[0036] 包括以下步骤：

[0037] 获取环境中的激光点云数据并进行处理，利用反光板点云的数据构建反光板地图，利用激光点云数据构建栅格地图；

[0038] 依据反光板地图和栅格地图建立包含环境特征及反光板特征的融合地图；

[0039] 基于融合地图和运行数据，得到位姿变化量、匹配位姿和反光板定位位姿，并进行融合得到精确位姿。

[0040] 具体的，结合附图，定位方法包括以下过程：

[0041] 1.采用基于激光SLAM的栅格地图构建方法：

[0042] (1)针对反光板点云的光强、数量等特点，对反光板点云进行数据预处理；

[0043] (2)通过相关建图算法，建立包含环境特征及反光板特征的地图。

[0044] 2.采用反光板与扫描匹配相融合的定位方法：

[0045] (1)利用航迹追踪算法，实现IMU数据与里程计数据的融合，得到AGV增量式位姿变化量；

[0046] (2)利用改进扫描匹配算法，将当前环境与栅格地图进行匹配，得到匹配位姿；

[0047] (3)利用扫描匹配算法，提取反光板的特征及坐标，进行三角定位，得到反光板定位位姿，并通过位姿融合策略，将上述三个位姿实现融合，得到精确位姿。

[0048] 对于构建地图和定位过程中所需的数据的获取：

[0049] 通过IMU获取AGV运动方向的偏航角及线加速度；

[0050] 通过里程计获取AGV的位置变化量，可以采用增量式旋转编码器；

[0051] 通过激光传感器对工作环境进行扫描，可以采用2D机械式激光雷达；

[0052] 通过工控机基于上述传感器的信息进行建图与定位，并通过通信协议向运动控制模块发送指令，控制AGV的运动。

[0053] 进一步地，通过在环境内进行运动扫描，得到激光点云数据，并对其中的反光点云数据进行筛选；

[0054] 设置反光板点云的光强阈值，筛选出反光板点云；设置一帧激光雷达点云中反光板点云所占比例，去除噪点，实现反光板特征提取，其中所提取的特征为反光板点云的光强、数量等特征。

[0055] 具体的，所述反光板点云数据预处理，主要包括设置反光板点云的光强阈值，及在一帧激光点云数据中反光板点云所占的比例；

[0056] 反光板点云光强明显大于周围绝大部分环境的光强，通过设置光强阈值，初步确定反光板点云；通过设置一帧激光雷达点云中反光板点云所占比例，去除可能存在的噪点，实现反光板特征提取。

[0057] 进一步地，利用建图算法，通过激光点云数据及运动扫描过程中的线加速度，建立当前环境下的栅格地图和反光板地图；利用回环检测对地图进行优化，将栅格地图、反光板地图融合拼接，并标注反光板位置。

[0058] 需要指出的是，所述相关建图算法，是指基于cartographer算法，通过激光雷达输入的激光点云数据及IMU输入的线加速度，建立当前环境下分辨率为2cm的栅格地图及分辨率为1cm的反光板地图，并利用回环检测对地图进行优化，将上述两个地图融合拼接；

[0059] 在本实施例中，并将反光板标注为红色。

[0060] 进一步地，将AGV运动方向的偏航角及线加速度与AGV位置变化量融合，得到AGV增量式位姿变化量。

[0061] 具体的，通过航迹追踪算法指搭建运动模型，包括两轮差分的AGV驱动模型和相关硬件约束模型，将时间戳、编码器脉冲、AGV底盘参数、IMU角速度等数据输入搭建好的运动模型，得到AGV的增量式位姿。

[0062] 进一步地，将当前帧点云与建立的栅格地图进行优化匹配，得到栅格地图匹配的AGV位姿。

[0063] 具体的，通过扫描匹配算法将当前帧点云(当反光板数量少于3个时，反光板点云数据参与当前匹配流程)与建立好的栅格地图进行优化匹配，并搭建点云匹配度函数、优化位置与期望位置的代价函数及旋转角度相对于迭代初值的偏差函数，利用Ceres库进行计算，得到栅格地图匹配的AGV位姿。

[0064] 进一步地，将反光板点云与地图中点云进行匹配，提取反光板的特征及坐标，进行三角定位，得到反光板定位位姿。

[0065] 具体的，通过扫描匹配算法将反光板点云与地图中点云进行匹配，得到反光板的坐标。当环境中存在3个及以上的反光板时，利用三角定位原理，进行反光板匹配，从而得到反光板定位位姿。

[0066] 对于融合定位，通过多个位姿融合定位，将栅格地图得到的匹配位姿以及反光板定位得到的位姿进行插值计算得到优化位姿，并叠加编码器的增量位姿，得到最终位姿。

[0067] 通过融合反光板定位和激光SLAM定位，基于激光SLAM的栅格地图构建和反光板地图构建，采用反光板与扫描匹配相融合的定位方法，能够提高AGV智能化的同时得到稳定的定位位姿。

[0068] 实施例2

[0069] 本公开的另一典型实施方式中，如图1‑图3所示，提出了一种反光板与激光SLAM融合的AGV定位系统。

[0070] 包括：

[0071] 建图定位模块，被配置为获取环境中的激光点云数据并进行处理，利用反光板点云的数据构建反光板地图，利用激光点云数据构建栅格地图；

[0072] 地图融合模块，被配置为依据反光板地图和栅格地图建立包含环境特征及反光板特征的融合地图；

[0073] 位姿融合模块，被配置为基于融合地图和运行数据，得到位姿变化量、匹配位姿和反光板定位位姿，并进行融合得到精确位姿。

[0074] 包括运动控制模块，被配置为接收工控机的控制指令，依据控制指令控制AGV的运动。

[0075] 融合使用扫描匹配、惯性导航、反光板导航多种定位方式，既增加了定位精度和成功率，又大大减少了反光板的数量。

[0076] 具体的，将各个模块安装在AGV上；

[0077] 所述运动控制模块，用于接收工控机的控制指令，将指令按照规定的通信准则进行解码，进而控制AGV的运动。

[0078] 所述建图定位模块，主要包括IMU、里程计、激光传感器和工控机。IMU提供AGV运动方向的偏航角及线加速度，里程计采用增量式旋转编码器，用于提供AGV的位置变化量，采用激光传感器采用2D机械式激光雷达，用于对工作环境的扫描，工控机用于上述传感器的信息，实现建图与定位，并通过通信协议向运动控制模块发送指令。

[0079] 对于其具体的工作过程，可以参照实施例1中的定位方法内容，在此不再赘述。

[0080] 面向AGV自主建图及定位系统，AGV装配有激光雷达传感器，在前期SLAM建图时确定反光板的全局坐标，避免了传统反光板导航需精确测量反光板位置，提高前期铺设的灵活性、效率。

[0081] 以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。