CN119437225A 机器人定位方法、装置、机器人和存储介质 （深圳市普渡科技有限公司）

道西丽社区打石一路深圳国际创新谷2获取运动传感数据和局部场景点云信息，基于所述运动传感数据和将所述局部场景点云信息进行投影，得到局部场景轮廓数据，在基于所述目标地图与所述局部场景轮廓数据的匹配度获取对应将所述当前局部位姿信息进行全局位姿转换，得到初始全局位获取预设匹配参数，按照所述预设匹配参数将所述局部场景轮廓数据将所述各个待匹配轮廓数据分别与所述目标地图进行匹配，得到所在所述各个待匹配轮廓数据对应的匹配度中确定目标匹配度基于所述初始局部位姿信息对所述局部场景点云信息进行畸变获取历史局部地图，将所述目标局部场景点云信息获取当前时间段中各个时间点对应的局部匹配度，所述局部点对应的局部场景点云信息分别与所述预设基于所述各个时间点对应的局部场景点云信息进行地图数据转3在所述更新地图中确定所述局部场景轮廓数据对应在所述各个时间点对应的局部场景点云信息中确定当前点云信基于所述目标点云范围在所述各个时间点对应的局部地图中确定目在所述当前时间段中各个时间点对应的局部场景点云信息中确定预设坐标范围确定所述当前点云信息对应的目标获取所述历史时间段对应的历史更新地图，基于所述目标基于所述当前点云信息、所述目标局部地图和所述局部场景点云信息进行变化率计前端位姿预测模块，用于基于所述运动传感数据和所述后端计算模块，用于在预设全局地图中确定所述局部场景轮廓数据对应的目标地图；前端位姿融合模块，用于将所述当前局部位姿信息和所述目标全局位姿信息进行融9.一种机器人定位方法，其特征在于，所述机器人定位方法包执行时实现权利要求1至7中任一项所述的机器人4传感器感知环境信息创建好地图，然后将当前地图与数据库中预先存储好的地图进行匹5前局部位姿信息的实时计算。然后将局部场景点云信息进行投影得到局部场景轮廓数据，6机器人102和服务器104。机器人102与服务器104之间可以通过蓝牙、USB(Universal器104根据客户的点餐订单向机器人102发送的送餐指令，机器人102响应于送餐指令进行一个运行在传输控制协议(TCP，TransmissionControlProtocol)协议之上的应用层协[0039]此外，服务器104还可以是多个物理服务器构成的服务器集群，可以是提供云服[0042]其中，运动传感数据是指通过运动传感器在机器人运动7位姿，然后使用该预测的位姿对局部场景点云信息中的激光点云数据进行运动畸变修正，据对应的边缘点云坐标在预设全局地图中确定局部场景轮廓数据对应的目表示目标地图中的障碍物与局部场景轮廓数据中的障碍物的[0055]步骤210，将当前局部位姿信息和目标全局位姿信息进行融合，得到目标位姿信8[0067]机器人在各个匹配度中确定目标匹配度，目标匹配度一9局部场景点云信息对应的历史全局位姿信息和局部场景点云信息对应的目标全局位姿信姿和历史投影位姿分别表示局部场景点云信息和历史局部场景点云信息对应的实际全局[0071]然后机器人计算历史局部场景点云信息的实际全局位姿和其对应的历史局部位最小位姿误差对历史局部场景点云信息和局部场景点云信息分别对应的初始全局位姿信场景点云信息对应的历史投影位姿，即各个历史局部场景点云信息对应的实际全局位姿，史局部场景点云信息的实际全局位姿和其分别对应的初始全局位姿信息之间的位姿误差，误差对历史局部场景点云信息和局部场景点云信息分别对应的初始全局位姿信息进行修[0081]其中，初始局部估计位姿信息是指使用运动传感数据估计的机器人的局部位使用预处理后的里程计数据、惯性测量数据预测局部场景点云信息中各个激光点云的位[0083]机器人将目标场景点云信息进行投影，得到目标场景点云信息对应的投影数云数据插入到历史局部地图可以是将当前时刻(当前帧)的激光雷达数据对历史局部地图进行更新，具体可以是将变化部分的激光点云数据转换成地图数据并覆盖历史局部地图，图是指在更新地图中与局部场景点云信息进行匹配后机器人根据预设地图节点数量对应的激光节点构建对应的具体表征机器人在当前运动区域内运动一段时间后采集的变化场景中。通过优化器对当前运动区间内的所有激光节点和局部地图对应的全局位姿进行优化。间1内仅保留局部地图1和局部地图2及其分别对应的激光节点和约束，并对当前保留的激使用score表示。机器人在NORMAL状态下持续判断各个激光节点的匹配得分是否超过预设≥a；若机器人首次检测到匹配得分小于预设阈值，即score＜a时，则机器人进入PRE_[0114]在一个实施例中，在更新地图中确定局部场景轮廓数据对应的目标更新地图之内各个时间点对应的局部场景点云信息可以表示机器人当前运动区间内的各个激光节点，预设坐标范围确定当前点云信息对应的目标[0130]当检测到变化率超过预设变化率阈值时，将目标局部地图从历史更新地图中删各个时间点对应的局部场景点云信息中确定当前局部地图对应的各个局部场景点云信息，[0136]其中，o表示变化率。该计算公式表示机器人遍历目标点云范围内的各个激光节标点云范围内的激光节点数量与历史运动区间内各个局部地图的激光节点总数量的比值，实时检测地图变化情况，机器人根据地图变化情况确定机器人状态，当机器人状态为[0141]激光位姿预测模块接收预处理后的里程计数据和惯性测量数据，通过里程计数[0142]激光里程计模块根据激光位姿预测模块估计的PrePose对激光点云数据进行运动建激光点云数据对应的局部地图，输出激光点云数据对应的续使用更新后地图与新的激光点云数据进行匹配，根据匹配结果对相似地图进行删除等。合算法对上述数据和位姿进行融合，最终输出频率与里程计数据相同频率的全局位姿[0151]前端位姿预测模块904，用于基于所述运动传感数据和所述局部场景点云信息进[0153]后端计算模块908，用于在预设全局地图中确定所述局部场景轮廓数据对应的目标地图；基于所述目标地图与所述局部场景轮廓数据的匹配度获取对应的位姿修正参数；[0154]前端位姿融合模块910，用于将所述当前局部位姿信息和所述目标全局位姿信息[0167]上述机器人定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实人的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该机器人的通信接口用于与外非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read_Only(ReRAM)、磁变存储器(MagnetoresistiveRandomAccessMemory，MRAM)、铁电存储器(FerroelectricRandomAccessMemory，FRAM)、相变存储器(PhaseChangeMemory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(RandomAccessMemory，库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，