一种基于激光雷达与反光板的混合导航方法、装置及系统与流程

本发明涉及机器人技术领域，特别是涉及一种基于激光雷达与反光板的混合导航方法、装置及系统。

背景技术

当前机器人、agv技术蓬勃发展，物流机器人、导览机器人、家庭机器人、搬运agv等各类工业用、商用、家用机器人与agv在市面上涌现。在整个机器人系统或agv中，导航技术是其最主要的核心技术之一，导航技术主要是通过传感器技术确定机器人的当前位姿信息，并根据目的地信息明确小车的导引角度、速度以及运行路线。当前市面上的各类机器人主流的解决方案是以激光雷达为核心，通过激光雷达获取环境信息构建地图并进行导航，但是激光雷达存在建图、导航精度偏低的问题，对于导航精度要求较高的机器人精度难以满足。此外，基于反光板与激光扫描器的导航技术也在机器人中应用较广，基于反光板的导航方案精度较高，但是其使用限制较多，如需要在导航区域内以较密的密度布置反光板，对于复杂的导航区域，由于空间等条件的限制，往往难以合理布置反光板，容易形成机器人难以确定位置的死角。

技术实现要素：

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于激光雷达与反光板的混合导航方法、装置及系统，旨在解决单独依赖激光雷达进行导航精度不准的问题以及单独依赖反光板导航存在的诸多限制问题。

技术方案：为实现上述目的，本发明的基于激光雷达与反光板的混合导航方法，所述方法包括：

获取所述激光雷达的点云数据；

根据激光雷达的点云数据计算载体的位姿信息；

制定运动策略并驱动载体运动；

所述根据激光雷达的点云数据计算载体的位姿信息包括：

判断所述激光雷达的点云数据是否包含不少于三个、且符合所述反光板返回信号特征的特殊数据，是则根据所述特殊数据计算载体的位姿信息，否则直接根据点云数据计算载体的位姿信息。

可选地，所述根据所述特殊数据计算载体的位姿信息包括：

根据三组所述特殊数据包含的距离数据与角度数据，利用三角定位法计算所述载体的位姿信息。

可选地，所述根据激光雷达的点云数据计算载体的位姿信息之前或之后还包括：

根据所述激光雷达的点云数据判断所述载体周围的障碍物信息。

可选地，所述根据所述特殊数据计算载体的位姿信息之后还包括：

根据所述点云数据计算载体的位姿信息；

利用根据所述特殊数据计算的位姿信息对根据所述点云数据计算的位姿信息进行修正。

可选地，所述获取所述激光雷达的点云数据之前还包括建图流程，所述建图流程包括：

初始化载体位置；

控制所述载体移动，实时获取所述载体的位姿数据以及所述激光雷达的点云数据；

结合所述位姿数据与所述点云数据生成地图；

将所有所述反光板的位置数据加入至所述地图中。

可选地，所述获取所述载体的位姿数据包括：

获取载体的里程计数据；

利用所述里程计数据计算载体位姿。

一种基于激光雷达与反光板的混合导航装置，所述装置包括：

存储单元，用于存储可执行程序；

处理单元，用于执行所述可执行程序以实现上述的基于激光雷达与反光板的混合导航方法；

载体，可受所述处理单元驱动运动，包含至少两个驱动轮，每个驱动轮均配有里程计；

激光雷达，可获取环境内的点云数据并供所述处理单元读取。

一种基于激光雷达与反光板的混合导航系统，包含基于激光雷达与反光板的混合导航装置以及若干分散安装的反光板。

有益效果：本发明的基于激光雷达与反光板的混合导航方法、装置及系统综合了激光雷达解决方案以及反光板解决方案的优点，激光雷达所发生的激光也可与反光板配合使用，由于反光板的特殊性，其返回信号的光强较强，从而形成信号强度较强的特殊数据，根据特殊数据可计算出载体的精确位置，据此还可在环境场景发生变化时进行位置修正，且对反光板可根据需要灵活布置，可只针对定位精度要求较高的局部区域布置反光板，减少反光板的布置密度，且不会形成使载体丢失位置的死角。

附图说明

附图1为实现本发明各个实施例的一种导航装置的硬件结构原理图；

附图2为实现本发明各个实施例的一种导航系统的组成原理图；

附图3为基于激光雷达与反光板的混合导航方法的流程图；

附图4为根据激光雷达的点云数据计算载体的位姿信息的具体流程的流程图；

附图5为本实施例中建图流程的流程图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

本发明的导航装置100可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端设备为仓储机器人、导览机器人、家用机器人、agv等可进行自主移动的机器人、车、物的形态。

请参照附图1，其为实现本发明各个实施例的一种基于激光雷达与反光板的混合导航装置100(下简称：导航装置100)的硬件结构示意图，该导航装置100可以包括存储单元110、处理单元120、载体130以及激光雷达140等部件，本领域技术人员可以理解，图1中示出的导航装置100的结构并不构成对导航装置100的限定，导航装置100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合附图1对导航装置100的各个部件作具体介绍：

存储单元110可用于存储软件程序以及其他数据，存储单元110内部可包含软件存储区以及数据存储区，数据存储区可存储该导航装置100的运动区域的地图数据以及反光板400的位置数据等数据，软件存储区存储有至少一种所需的可执行程序；

处理单元120是导航装置100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个导航装置100的各个部分，通过运行或执行存储在存储单元110内的软件程序，以及调用存储在存储单元110内的数据，接收导航装置100各类用于数据采集的传感器的数据，执行导航装置100的各种功能和处理数据，从而对导航装置100进行整体控制；

载体130是导航装置100的机械移动平台，其包含两个主动轮131(主动轮131的数量也可以多于两个)，主动轮131由驱动电机133驱动转动，驱动电机133由处理单元120控制转动，此处的驱动电机133一般为伺服电机或其他带有编码器或霍尔传感器等闭环控制模块的电机，处理单元120通过向驱动电机133发送脉冲驱动驱动电机133的转动角位移量实现对载体130运动的精确控制。每个主动轮131上均安装有里程计132以获取每个主动轮131的转角数据，处理单元120可获取里程计132采集的角度数据以便计算载体130的位移量，并据此计算载体130的位姿(即位置坐标与载体130的角度)。

激光雷达140是导航装置100的最主要的传感器，激光雷达140可对周围环境进行扫描，其扫描角度最大可达360°，其可以获取其四周扫描到的障碍物的角度与距离的信息，处理单元120获取激光雷达140采集的数据可以获得环境内的点云数据，从而用于创建地图或导航避障。

上述激光雷达140安装在载体130上，处理单元120与存储单元110一般是固定安装在载体130上，可随载体130运动，也可以外置于载体130，并通过无线通信等手段与载体130进行双向数据交换。

请参考附图2，图中为基于激光雷达140与反光板400的混合导航系统，包含上述基于激光雷达140与反光板400的混合导航装置100以及若干分散安装在运动区域内的反光板400。反光板400可以为专门设置的反光柱，其四周贴有或涂有反光材料，也可以在墙面或运动区域内的陈设物体(如货架等)上贴上或涂上反光材料。在运动区域内，可针对对于导航装置100的运动精度要求较高的区域布置反光板400，其他如过道等区域内可不布置反光板400或少量布置反光板400。

请参考附图3，基于激光雷达140与反光板400的混合导航方法包括下列步骤s201-s203：

在步骤s201中，处理单元120获取所述激光雷达140的点云数据；此处的点云数据由很多数据组组成，每个数据组均包含角度数据以及该角度测得的无障碍区的距离数据，激光雷达140扫描一周可快速获得很多这样的数据组；

在步骤s202中，根据激光雷达140的点云数据计算载体130的位姿信息；此处位姿信息包含导航装置100的位置坐标以及朝向角度数据(即姿态)；

在步骤s203中，制定运动策略并驱动载体130运动；此处运动策略包含前进、后退、原地左转、原地右转等。

处理单元120对上述步骤s201-s203循环运行，以实现对载体130的连续控制。

请参考附图4，上述的步骤s202具体包括s202a-s202c：

s202a，判断所述激光雷达140的点云数据是否包含不少于三个、且符合所述反光板400返回信号特征的特殊数据；其结果为是则执行s202b，其结果为否，则执行s202c；

s202b，根据所述特殊数据计算载体130的位姿信息；

s202c，直接根据点云数据计算载体130的位姿信息；通过点云数据计算载体130的位姿信息的方式为，处理单元120可将点云数据处理形成扫描到的环境中的物体、墙等对象的轮廓，并将该轮廓与地图中的数据进行比对，寻找到与该轮廓匹配的地图数据，即可确定载体130的位姿。

步骤s202b中，处理单元120根据三组所述特殊数据包含的距离数据与角度数据，利用三角定位法计算所述载体130的位姿信息。若特殊数据多于三组，处理单元120可选取其中三组特殊数据计算，选取策略依据三组数据的情况，优选地，处理单元120选取特殊数据中的距离数据数值较大的数据，且选取的三组特殊数据之间相互的角度数据相互之间相差较大，避免三组特殊数据对应的反光板400与激光雷达140的三根连线相互之间的角度过小，这样有利于提高计算出的位姿信息的精度，因为距离数据过短或特殊数据的角度数据相互之间相差较小会导致计算出的载体130的位姿信息的精度较差。

实测中激光雷达140在导航时的定位精度可达到5cm，而采用反光板400定位精度可达到1cm，如此可极大提升定位精度。

不仅如此，通过设置反光板400可以防止由于场景中摆设变化过大造成的导航装置100无法判断位置的情况，反光板400可作为补充参照可使得导航装置100不会丢失位置。

可选地，步骤s202之前或之后还包括：根据所述激光雷达140的点云数据判断所述载体130周围的障碍物信息。这样可以对动态障碍物(如人、其他载体130等)进行实时检测，判断障碍物信息，并控制载体130进行智能避障，避障算法属于本领域的常见技术，此处不作具体介绍。

可选地，上述步骤s202b还包括下列处理步骤：根据所述点云数据计算载体130的位姿信息；利用根据所述特殊数据计算的位姿信息对根据所述点云数据计算的位姿信息进行修正。上述过程通过修正位姿信息，可逐渐提高地图的精度，且可适用于环境场景的变化对地图进行更新。

上述的所有导航过程都是基于已经将地图数据以及反光板400的位置数据存储到存储单元110进行的，而一般状况下，存储单元110内的地图数据也由处理单元120依靠激光雷达140以及里程计132来构建的，因此，可选地，所述获取所述激光雷达140的点云数据之前还包括建图流程，请参考附图5，所述建图流程包括如下步骤s301-s304：

在步骤s301中，处理单元120初始化载体130位置作为坐标起始点；

在步骤s302中，处理单元120控制所述载体130移动，实时获取所述载体130的位姿数据以及所述激光雷达140的点云数据；可选地，所述获取所述载体130的位姿数据包括：获取载体130的里程计132数据；利用所述里程计132数据计算载体130位姿。

在步骤s303中，结合所述位姿数据与所述点云数据生成地图；由于通过里程计132获取的载体130的位姿数据不可避免地存在误差，因此依靠激光雷达140与里程计132的数据建立的地图精度较低。根据位姿数据与所述点云数据生成地图是本领域的常用技术，此处不对其具体原理作过多介绍。

在步骤s304中，将所有所述反光板400的位置数据加入至所述地图中。反光板400的位置数据基于地图的坐标原点，反光板400的位置数据一般为人工测得并录入至存储单元110中，处理单元120再将存储单元110中的数据加入所述地图中。反光板400的位置数据也可以由处理单元120通过激光雷达140测量计算得出并直接录入至所述地图中。

本发明的基于激光雷达与反光板的混合导航方法、装置及系统综合了激光雷达解决方案以及反光板解决方案的优点，激光雷达所发生的激光也可与反光板配合使用，由于反光板的特殊性，其返回信号的光强较强，从而形成信号强度较强的特殊数据，根据特殊数据可计算出载体的精确位置，据此还可在环境场景发生变化时进行位置修正，且对反光板可根据需要灵活布置，可只针对定位精度要求较高的局部区域布置反光板，减少反光板的布置密度，且不会形成使载体丢失位置的死角。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。