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融合激光和IMU数据的障碍检测方法、芯片以及机器人

2021-02-03 22:05:12

融合激光和IMU数据的障碍检测方法、芯片以及机器人

  技术领域

  本发明涉及智能机器人技术领域,具体涉及一种融合激光和IMU数据的障碍检测方法、芯片以及机器人。

  背景技术

  现有技术环境下,机器人在移动的过程中,需要不断确认自身与障碍物的位置关系来进行相应的操作,机器人为了使定位更加精准都会采用激光雷达来作为定位和检测模块,但是一般使用的激光雷达,其帧率一般为每秒5转,数据的传输较慢,在一些需要响应快的场合显然是不够的,如:避障、脱困、沿边等。如果只采用帧率较高的激光雷达,虽然响应速度较快,但是帧率较高的激光雷达价格比较高昂,会使机器人生产成本比较高,所以需要一种方法使机器人以低成本的激光雷达为基础,融合其它数据来对障碍进行实时检测。

  发明内容

  为解决上述问题,本发明提供了一种融合激光和IMU数据的障碍检测方法、芯片以及机器人,大大提高了机器人的障碍检测速度。本发明的具体技术方案如下:

  一种融合激光和IMU数据的障碍检测方法,该方法包括以下步骤:S1:机器人通过激光雷达获取的激光数据确定环境中障碍物的信息;S2:机器人在两帧激光数据之间的时间间隔内,通过IMU获取行走过程中的IMU数据;S3:机器人融合激光数据和IMU数据更新障碍物的实时信息。机器人通过一般的激光雷达获取激光数据作为基础数据,通过融合IMU数据更新障碍物的实时信息,不仅降低机器人生产成本,还提高了机器人的障碍检测速度。

  于本发明的一个或多个方案中,步骤S1的具体步骤为:机器人的激光雷达旋转一圈,根据激光雷达的角分辨率将机器人周围的环境信息等分为特定份数的激光数据。机器人将环境信息进行均分,不仅获取的数据全面,还方便机器人进行计算。

  于本发明的一个或多个方案中,所述激光雷达的角分辨率为1度,激光雷达旋转一圈获取360份激光数据。低成本的激光雷达的角分辨率一般为1度,采用该激光雷达进行数据获取可以降低了机器人的生产成本,不影响机器人的计算结果。

  于本发明的一个或多个方案中,步骤S2的具体步骤为:所述IMU至少包括陀螺仪和加速度计,机器人根据获取到的陀螺仪的数据和加速度计的数据确定设定时间内机器人转动的角度和行走的距离。IMU为机器人常用模块,机器人不需额外增加功能模块,生产成本降低。

  于本发明的一个或多个方案中,步骤S3的具体步骤为:机器人以自身为原点建立第一坐标系,根据激光数据计算出障碍物在第一坐标系上的坐标信息,机器人根据设定时间内的IMU数据推算出机器人的相对运动姿态,并获取机器人移动后在第一坐标系上的位置坐标,机器人以位置坐标作为原点建立第二坐标系,根据障碍物在第一坐标系上的坐标信息计算出障碍物在第二坐标系上的坐标信息,根据障碍物在第二坐标系上的坐标信息更新障碍物相对于机器人的方位。机器人可以根据障碍物的实时信息进行应对,提高机器人遇到不同情况的响应速度。

  于本发明的一个或多个方案中,所述实时信息包括障碍物的形状和机器人与障碍物之间的距离。机器人可以根据障碍物的形状和与之距离进行应对,提高机器人的应对能力。

  一种芯片,内置控制程序,所述控制程序用于控制机器人执行上述的融合激光和IMU数据的障碍检测方法。通过装载在不同的机器人中使机器人可以通过数据融合的方法进行障碍检测,适用性强。

  一种机器人,装配有主控芯片,所述主控芯片是上述的芯片。机器人采用融合激光和IMU数据的障碍检测方法来进行定位,提高机器人在不同环境的障碍检测速度。

  附图说明

  图1为本发明的融合激光和IMU数据的障碍检测方法的流程图;

  图2为本发明的机器人的第一坐标系的示意图;

  图3为本发明的机器人的第二坐标系的示意图。

  具体实施方式

  下面详细描述本发明的实施例,所述的实施例示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。

  在本发明的描述中,需要说明的是,对于方位词,如有术语“中心”,“横向”、“纵向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示方位和位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于叙述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定方位构造和操作,不能理解为限制本发明的具体保护范围。

  此外,如有术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含指明技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”特征可以明示或者隐含包括一个或者多个该特征,在本发明描述中,“至少”的含义是一个或一个以上,除非另有明确具体的限定。

  在本发明中,除另有明确规定和限定,如有术语“组装”、“相连”、“连接”术语应作广义去理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;也可以是机械连接;可以是直接相连,也可以是通过中间媒介相连,可以是两个元件内部相连通。对于本领域普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述的术语在本发明中的具体含义。

  在发明中,除非另有规定和限定,第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触,也可以包括第一特征和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外特征接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“之下”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方,或仅仅是表示第一特征水平高度高于第二特征的高度。第一特征在第二特征“之上”、“之下”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度低于第二特征。

  下面结合说明书的附图,通过对本发明的具体实施方式作进一步的描述,使本发明的技术方案及其有益效果更加清楚、明确。下面通过参考附图描述实施例是示例性的,旨在解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。

  参照附图1可知,一种融合激光和IMU数据的障碍检测方法,该方法包括以下步骤:S1:机器人通过激光雷达获取的激光数据确定环境中障碍物的信息;S2:机器人在两帧激光数据之间的时间间隔内,通过 IMU获取行走过程中的IMU数据;S3:机器人融合激光数据和IMU数据更新障碍物的实时信息。机器人通过一般的激光雷达获取激光数据作为基础数据,通过融合IMU数据更新障碍物的实时信息,不仅降低机器人生产成本,还提高了机器人的障碍检测速度。

  作为其中一种实施例,所述IMU为:惯性测量单元(英文:Inertial measurementunit,简称IMU)。所述IMU至少包括陀螺仪和加速度计,机器人获取设定时间内机器人的角速度和加速度。通过采集t1时刻到t2时刻之间的IMU数据,通过IMU数据就可以估算出机器人在t1时刻到t2时刻的相对运动姿态。从而可以根据t1时刻的机器人坐标,计算出t2时刻的机器人坐标。对于平面移动的机器人来说,根据IMU 数据中的角速度来确定机器人的转动方向,以及机器人的加速度即可估算机器人的运动距离,进而计算出机器人相对运动的位置。IMU为机器人常用模块,机器人不需额外增加功能模块,生产成本降低。

  作为其中一种实施例,所述激光雷达用于检测机器人与周围360度环境中障碍物的距离,机器人的激光雷达旋转一圈,根据激光雷达的角分辨率将机器人周围的环境信息等分为特定份数的激光数据。机器人将环境信息进行均分,不仅获取的数据全面,还方便机器人进行计算。激光雷达一般采用的是三角测距的方法,帧率一般为每秒5转,角分辨率一般为1度。机器人转一圈为360度,每1度一个数据,那么可获取到360个数据,数值为该角度所测量的障碍物的距离。低成本的激光雷达的角分辨率一般为1度,采用该激光雷达进行数据获取可以降低机器人的生产成本,不影响机器人的计算结果。所述设定时间小于机器人接收两帧激光数据之间的时间间隔。在两帧激光数据间隔之间使用IMU数据推算出激光数据,从而达到提高机器人接收激光数据的范围。如激光雷达的转速为每秒5转,即两帧激光数据之间间隔200ms,机器人可以用IMU数据推算出在这200ms内任一时间的激光数据。机器人只要接收到IMU数据就可以进行推算,计算速度快,提高机器人的响应速度。

  作为其中一种实施例,根据图2和图3可知,所述机器人1以自身为原点建立第一坐标系,根据激光数据计算出障碍物在第一坐标系上的坐标信息,以激光雷达2的激光0度发射方向为x轴的正方向,设当前机器人1坐标为(rx0,ry0),激光雷达2顺时针旋转时,障碍物的坐标为(d*cosθ,-d*sinθ),激光雷达2逆时针旋转时,障碍物的坐标为(d*cosθ,d*sinθ);其中d为激光雷达2测到机器人1与障碍物的距离,θ为激光雷达2测距转动的角度。机器人1根据设定时间内的IMU数据推算出机器人1的相对运动姿态,并获取机器人1移动后在第一坐标系上的位置坐标(rx1,ry1),机器人1以位置坐标(rx1, ry1)作为原点建立第二坐标系,以激光雷达2的激光0度发射方向为x轴的正方向,根据障碍物在第一坐标系上的坐标信息计算出障碍物在第二坐标系上的坐标信息,如机器人1周围环境中,障碍物的坐标为(x0,y0),障碍物在第二坐标系上的坐标信息(x1,y1)为( artan((y0-ry1)/(x0-rx1)))。根据障碍物在第二坐标系上的坐标信息更新障碍物相对于机器人的方位,通过两点坐标的距离公式得到机器人1与障碍物之间的距离,再根据障碍物上的若干坐标信息与机器人之间的距离推算出障碍物的形状。通过建立坐标系的方法来采用IMU数据计算出机器人1在移动后障碍物相对于机器人的实时信息,机器人检测的速度将由IMU的数据获取和传输的速度来决定,在提高激光数据获取的速度的同时还不需要较高的费用。

  一种芯片,内置控制程序,所述控制程序用于控制机器人执行上述的融合激光和IMU数据的障碍检测方法。通过装载在不同的机器人中使机器人可以通过数据融合的方法进行障碍检测,适用性强。

  一种机器人,装配有主控芯片,所述主控芯片是上述的芯片。机器人采用融合激光和IMU数据的障碍检测方法来进行定位,提高机器人在不同环境的定位速度。

  在说明书的描述中,参考术语“合一个实施例”、“优选地”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点,包含于本发明的至少一个实施例或示例中,在本说明书中对于上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或者示例中以合适方式结合。说明书的描述中连接的所述连接方式具有明显的效果和实用效力。

  通过上述的结构和原理的描述,所属技术领域的技术人员应当理解,本发明不局限于上述的具体实施方式,在本发明基础上采用本领域公知技术的改进和替代均落在本发明的保护范围,应由各权利要求限定之。

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