一种机器人的定位方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种机器人的定位方法。
【背景技术】
[0002] 室内清洁机器人的定位导航技术是服务机器人研究领域的一个重点研究热点。在 相关技术研究中，定位与导航技术是移动机器人实现智能化和完全自主移动的关键。对于 导航来说，就是让机器人在没有外界人为干预的情况下，自主识别陌生环境，识别自身的相 对位置，从而准确运动到达指定的目标位置，完成指定工作任务。对于扫地机器人来说，就 是准确地按照制定的扫地路径、策略完成清扫任务。目前，扫地机器人常用的定位技术如 下：
[0003] 专利（1) 一种扫地机器人智能导航系统，【申请号】201310087158. 2
[0004] 它是采用红外技术设计的一种室内定位方案，在室内安放一个基站，基站上面安 装了红外发射头和噪声波发射头，然后在扫地机器人上面安装红外接收头和噪声波接收 头。机器人通过接受基站发射的红外和声波信号来计算距离从而达到定位的目的，要求是 机器人运动的轨迹必须始终垂直基站。
[0005]本技术方案基于红外的定位技术由于红外信号容易受障碍物遮挡影响，并且距离 远近影响其信号强度分布，使得其定位并不可靠。
[0006] 专利⑵基于万向轮的扫地机器人测速、测距系统及方法，【申请号】 201410266593. 6
[0007] 该技术主要是设计了一种编码盘，通过在车轮上安装霍尔传感器和多极磁环来构 成电磁感应系统，车轮旋转时可以使霍尔传感器产生电流，处理器通过电流的大小来判定 车轮的转速和转数。然后也是通过累计转速来达到机器人定位的目的。
[0008]本技术方案基于里程计的定位技术虽然比较容易实现，但其存在累积误差的问 题，长时间工作后会影响机器人的定位准确性。
[0009] 专利（3) -种基于视觉的机器人室内定位导航方法。【申请号】201010611473. 7
[0010] 它是一种基于视觉的机器人室内定位导航方法，根据二维码的思路，设计一种简 单方便、易于识别、内含绝对位置坐标且具有一定纠错能力的人工路标，将路标设置于天花 板上，由安装在机器人上且光轴与天花板垂直的摄像机进行拍摄，再通过图像的阈值分割、 连通域提取、轮廓曲线匹配以及路标特征识别一系列步骤定位路标，解析路标中所包含的 坐标信息，最终通过机器人的位置估计算法获得机器人当前的绝对位置和航向角。
[0011] 本技术方案基于视觉的定位方式一方面可能需要改变原来室内环境的外貌，另一 方面算法可靠性较低，抗干扰能力差，且对处理器的性能要求较高，成本较高。
[0012] 专利（4)扫地机器人避障、定位系统及方法。申请号=201410266597. 4
[0013]介绍了一种九段碰撞检测器，由于机器人周身的碰撞检测器较多，因此可以检测 到多个角度的碰撞，对避障和定位有一定的帮助。然后距离计算方面，采用霍尔传感器对车 轮转速进行编码，累加转速构成里程计。
[0014] 本技术方案基于碰撞的避障方式显得非常生硬不够智能，并且碰撞检测器长期使 用可能存在机械损坏的问题，影响可靠性。
[0015] 此外，基于激光传感器的定位技术由于其精度高、数据可靠性强等优点使得其在 导航领域很受关注，但是激光传感器体积较大不方便安装在室内小型机器人上，数据量大 不方便处理，重点是其价格昂贵，目前尚未在家庭服务机器人应用中推广。GPS技术在导航 领域中应用较广，但是其在室内没有信号，并不适用于室内机器人的定位。
【发明内容】
[0016] 为解决现有技术的问题，本发明提出一种机器人的定位方法，该方法能够使得机 器人移动时定位准确度高，且成本低。
[0017] 为实现上述目的，本发明提供了一种机器人的定位方法，该方法包括：
[0018] 所述机器人移动时通过光电图像传感器、位置敏感传感器、里程计和陀螺仪采集 相应的方位数据；
[0019] 所述光电图像传感器采集的方位数据均输入至第一局部滤波器、第二局部滤波 器、第三局部滤波器和主滤波器；所述位置敏感传感器采集的方位数据输入至第一局部滤 波器；所述第一局部滤波器根据主滤波器反馈的最新信息对光电图像传感器采集的方位数 据和位置敏感传感器采集的方位数据进行处理，将处理结果输入至主滤波器；所述里程计 采集的方位数据输入至第二局部滤波器；所述第二局部滤波器根据主滤波器反馈的最新定 位信息对光电图像传感器采集的方位数据和里程计采集的方位数据进行处理，将处理结果 输入至主滤波器；所述陀螺仪采集的方位数据输入至第三局部滤波器；所述第三局部滤波 器根据主滤波器反馈的最新信息对光电图像传感器采集的方位数据和陀螺仪采集的方位 数据进行处理，将处理结果输入至主滤波器；
[0020] 所述主滤波器对光电图像传感器输出的数据、第一局部滤波器输出的数据、第二 局部滤波器输出的数据和第三局部滤波器输出的数据进行处理，获得机器人的定位信息； 同时，向第一局部滤波器、第二局部滤波器和第三局部滤波器反馈信息。
[0021] 优选地，所述机器人的定位信息为机器人在经度方向上的位置信息e、机器人在经 度方向上的速度信息机器人在经度方向上的加速度信息ae、机器人在炜度方向上的位 置信息n、机器人在炜度方向上的速度信息vn、机器人在炜度方向上的加速度信息an、机器 人的姿态信息9和/或机器人的转速信息《。
[0022] 优选地，还包括：
[0023] 对所述位置敏感传感器采集到的方位信息运用三角形相似原理获得机器人正前 方与障碍物之间的距离，并同时获取机器人的移动速度；
[0024] 利用机器人正前方与障碍物之间的距离、机器人的移动速度获取避障策略。
[0025] 优选地，还包括：
[0026] 所述机器人利用机器人的定位信息和避障策略移动至目标位置。
[0027] 优选地，所述光电图像传感器设置于机器人机身下方。
[0028] 优选地，所述机器人的机身上设置两个位置敏感传感器。
[0029] 上述技术方案具有如下有益效果：本技术方案采用光电图像传感器，成本低，数据 可靠，对处理器性能要求低。进一步地，本技术方案对光电图像传感器、位置敏感传感器、里 程计和陀螺仪这四种传感器的信息进行融合，使得定位误差不积累，定位精度较高；且无需 在室内布置任何路标，对机器人的运动路径没有限制。
[0030] 另外，本技术方案采用位置敏感传感器，能同时实现避障和返回充电站的功能。
【附图说明】
[0031] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0032] 图1为本发明提出的一种机器人的定位方法流程图；
[0033] 图2为光电图像传感器位置俯视图；
[0034] 图3为机器人的上位机软件获取各传感器采集的数据流程图；
[0035] 图4为本发明的联合卡尔曼滤波算法结构示意图；
[0036] 图5为本发明的位置敏感传感器的测距示意图。
【具体实施方式】
[0037] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，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他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0038] 本技术方案的工作原理为：大多数机器人都面临着各种各样的大小问题，比如： 价格、定位误差等问题；另外，室内的运动物体影响机器人原有算法的发挥；还有一些机器 人需要部署许多传感器和附件在房间，这样改变了房间原貌，而且也不是我们希望的。考虑 到这些缺陷，我们提出了更好的方法。本技术方案采用成本较低的传感器，融合各传感器的 数据，克服各自的不足，使定位更加准确。还有一个是它的能源效率，由于高质量的定位导 航，他不会去同一个地方来回重复移动，使得它长时间工作不需要充电。
[0039] 本技术方案采用光电图像传感器作为主要的运动参数测量单元，将其与里程计、 陀螺仪、位置敏感传感器的数据进行融合，增加其可靠性。由于光电图像传感器数据不受机 器人漂移影响、不容易产生累积误差，并且其安装在机器人下方，不受运动物体的干扰，能 最大限度地提供准确的运动数据去进行定位运算。为了实现机器人的智能避障，本技术方 案基于位置敏感传感器的距离测量系统，能让机器人在较大的范围内感知障碍物，做出避 障策略。
[0040] 基于上述工作原理，本发明提出一种机器人的定位方法。如图1所示。该方法包 括：
[0041] 步骤101):所述机器人移动时通过光电图像传感器、位置敏感传感器、里程计和 陀螺仪采集相应的方位数据；
[0042] 步骤102):所述光电图像传感器采集的方位数据均输入至第一局部滤波器、第二 局部滤波器、第三局部滤波器和主滤波器；所述位置敏感传感器采集的方位数据输入至第 一局部滤波器；所述第一局部滤波器根据主滤波器反馈的最新信息对光电图像传感器采集 的方位数据和位置敏感传感器采集的方位数据进行处理，将处理结果输入至主滤波器；所 述里程计采集的方位数据输入至第二局部滤波器；所述第二局部滤波器根据主滤波器反馈 的最新定位信息对光电图像传感器采集的方位数据和里程计采集的方位数据进行处理，将 处理结果输入至主滤波器；所述陀螺仪采集的方位数据输入至第三局部滤波器；所述第三 局部滤波器根据主滤波器反馈的最新信息对光电图像传感器采集的方位数据和陀螺仪采 集的方位数据进行处理，将处理结果输入至主滤波器；
[0043] 步骤103):所述主滤波器对光电图像传感器输出的数据、第一局部滤波器输出的 数据、第二局部滤波器输出的数据和第三局部滤波器输出的数据进行处理，获得机器人的 定位信息；同时，向第一局部滤波器、第二局部滤波器和第三局部滤波器反馈信息。
[0044] 如图2所示，为光电图像传感器位置俯视图。采用光电图像传感器作为主要的机 器人运动参数感知单元。把光电图像传感器1安装在机器人机身2的底部，并且位于机器 人轮子3之间。使其靠近地面。将传感器接受到的信息通过串口传输给机器人的上位机软 件，上位机软件提取机器人运动的位移和方向