具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本申请。

其中一个实施例中，提供一种移动机器人的建图与定位方法，克服二维码定位受地面平整度影响的问题，同时解决了激光定位地图偏移、定位精度差的问题。

本实施例中移动机器人上安装有激光传感器和扫码相机，所述移动机器人的工作场地中预设有的行走路线，该行走路线上间隔设置有多个二维码，且多个二维码中的其中一个作为移动机器人的休息点。容易理解的是，行走路线上设置的多个二维码中各相邻两个二维码的间隔可以相同也可以不同，根据实际工作场地进行设置即可。

如图1所示，本实施例的移动机器人的建图与定位方法，包括以下步骤：

在建图模型下：以作为移动机器人的休息点的二维码为建图起点，基于二维码多点运动控制算法控制移动机器人沿行走路线运动。

实时获取移动机器人沿行走路线运动过程中激光传感器采集的激光数据以及扫码相机采集的二维码位姿数据，基于激光数据进行环境地图构建，同时将二维码位姿数据作为环境地图构建过程中的有效特征点。

控制移动机器人沿行走路线运动一圈，完成融合激光数据和二维码位姿数据的二维环境闭环栅格地图的构建。

其中，本实施例的基于二维码多点运动控制算法控制移动机器人沿行走路线运动采用现有技术实现，例如采用turtlebot实现，将已知坐标以特定格式写入脚本运行，可参考https://blog.csdn.net/qq_37668436/article/details/104235570或https://www.ncnynl.com/archives/201702/1385.html中公开的算法进行自动导航。

由于基于激光数据构建地图的过程中，常出现因地图中左右景象对称或缺少特征物导致构建地图漂移，本实施例为了克服上述缺陷，将二维码位姿数据作为激光构图中的特征点，利用已知且准确的二维码位姿数据对激光构图进行校正，以提高激光构图的准确性。

其中激光构图为地图构建中的常规技术，例如采用SLAM算法实现，或者采用申请号为CN201710787430.6的专利文献中公开的方法进行地图构建，将已知的二维码位姿数据作为特征点进行构图。

在移动机器人的运动过程中，存在沿行走路线的往复运动，为了保证构图的完整性，本实施例中控制移动机器人沿行走路线运动一圈，这里的一圈应理解为一个闭合路径且该闭合路径上允许存在重复路径。

例如行走路线的两端分别为第一目标区和第二目标区，则控制移动机器人沿行走路线运动一圈，包括：

若作为移动机器人的休息点位于行走路线的两端中的其中一端的末端，则运动一圈为：先由移动机器人的休息点运动至行走路线的两端中的另一端的末端，然后再运动至回到移动机器人的休息点。

若作为移动机器人的休息点不位于行走路线的末端，则运动一圈为：由移动机器人的休息点运动至第一目标区/第二目标区，再由第一目标区/第二目标区运动至移动机器人的休息点，然后又由移动机器人的休息点运动至第二目标区/第一目标区，最后由第二目标区/第一目标区运动至移动机器人的休息点。

在上述运动过程中，第一目标区/第二目标区应理解为第一目标区或第二目标区，且第一目标区/第二目标区和第二目标区/第一目标区为对应选择，即前者若为第一目标区，则后者为第二目标区，其他同理理解。

本实施例充分借助二维码定位导航的方法，通过多点运动闭环模式快速构建基于激光传感器的移动机器人二维闭环栅格环境地图，避免了类似平面搬运叉车和堆高型叉车移动机器人无法简单通过人工推动或者手柄控制的方式完成构图任务的问题，极大的节省了环境场地构图时间，广泛适用于基于激光与二维码融合的各类移动机器人应用领域。

并且灵活运用二维码坐标作为构建基于激光传感器的移动机器人二维栅格地图的初始位姿即起始点，解决了构图起点即为零点的局限性，充分利用了二维码坐标系，无需重新单独建立基于激光传感器的构图定位坐标系，降低了二维码与激光传感器融合的难度。

本实施例的移动机器人的建图与定位方法在定位模式下执行如下操作：

基于所述二维环境闭环栅格地图，获取激光传感器的激光数据和扫码相机的二维码位姿数据实现移动机器人按预设运动路径的定位导航。

本实施例提出根据移动机器人当前的位姿数据进行有针对性的定位导航，消除纯二维码定位导航中出现脱轨的问题，最终实现移动机器人沿着行走路线稳定运行的要求。

具体的，如图2所示，本实施例的定位导航包括以下步骤：

步骤1、以移动机器人定位导航的起始位置的二维码作为二维码a，以沿移动机器人运动方向距离二维码a最近的二维码作为二维码b，以沿移动机器人运动方向距离二维码b最近的二维码作为二维码c。

步骤2、将移动机器人定位导航的起始位置作为移动机器人的当前位置。

步骤3、获取二维码a和二维码b之间的间距为d1，二维码b和二维码c之间的间距为d4，令移动机器人由二维码a位置开始行驶的距离为d2，预设的启用融合定位时移动机器人与二维码a之间的间距为d3，其中d3根据实际定位导航情况进行设置，例如根据相邻二维码之间的间距进行设置，本实施例为了保证导航的准确性，设置d3小于各相邻二维码之间的间距，即本实施例中的启用融合定位时的点理解为一预设位置点。

步骤4、若d1>＝d2且d4>＝d1且d1>＝d3，则执行以下步骤：

步骤411、控制移动机器人由当前位置开始向前行驶距离d3。

步骤412、在移动机器人向前行驶距离d3后，获取激光传感器采集的激光数据，根据激光数据控制移动机器人继续向前行驶至二维码b处。

步骤413、获取扫码相机采集的移动机器人在二维码b位置处的二维码位姿数据b和激光传感器采集的移动机器人在二维码b位置处的激光数据b，根据二维码位姿数据b和激光数据b得到移动机器人的当前位置。

步骤414、将目前的二维码b作为新的二维码a，将目前的二维码c作为新的二维码b，并获取新的二维码c，重复执行步骤3～4直至移动机器人运行至预设运动路径的目标位置。

若d1>＝d2且d4<d1且d1>＝d3，则执行以下步骤：

步骤421、控制移动机器人由当前位置开始向前行驶距离d3。

步骤422、在移动机器人向前行驶距离d3后，获取激光传感器采集的激光数据，根据激光数据控制移动机器人继续向前行驶至二维码b处。

步骤423、当移动机器人行驶至二维码b后，继续获取激光传感器采集的激光数据，根据激光数据控制移动机器人继续向前行驶至二维码c处。

步骤424、获取扫码相机采集的移动机器人在二维码c位置处的二维码位姿数据c和激光传感器采集的移动机器人在二维码c位置处的激光数据c，根据二维码位姿数据c和激光数据c得到移动机器人的当前位置。

步骤425、将目前的二维码c作为新的二维码a，并获取新的二维码b和二维码c，重复执行步骤3～4直至移动机器人运行至预设运动路径的目标位置。

本实施例充分利用已知构建的二维栅格地图输出的实时机器人位姿作为既定路线中剔除的二维码坐标，实现二维码与激光传感器深度融合，既避免了移动机器人高速运动过程中因地面不平整导致脱轨的问题，也解决了纯激光传感器构建二维栅格环境地图过程中的地图漂移和位姿跳变问题，有效提高了移动机器人的运行稳定性和定位精度。

在机器人实时位姿确定的过程中，本实施例采用以激光数据为主，二维码位姿数据为辅的形式对机器人实时位姿进行校正。例如本实施例中根据二维码位姿数据b和激光数据b得到移动机器人的当前位置，包括：获取二维码b在预设运动路径中的已知位置；判断激光数据b中的移动机器人的位置与所述已知位置是否在预设的精度范围内，若是则将激光数据b中的移动机器人的位置作为移动机器人的当前位置；否则将二维码位姿数据b作为移动机器人的当前位置。

另外的根据二维码位姿数据c和激光数据c得到移动机器人的当前位置可参考根据二维码位姿数据b和激光数据b得到移动机器人的当前位置的逻辑确定，这里就不再进行赘述。当然在其他实施例中还可以以二维码位姿数据为主，激光数据为辅的形式对实时位姿进行校正，或者同时以二维码位姿数据和激光数据为主的形式对实时位姿进行校正。在为主的数据在预设的精度范围外时丢弃，利用另一数据进行导航，在两个数据均为主时，取误差较小的数据进行导航。

在定位导航中，由于预设运动路径是已知的，即已知预设运动路径上的多个特征点，本实施例中的特征点可以是二维码坐标，预设运动路径上将对应的二维码坐标作为一个个导航目标点以控制移动机器人按预设运动路径运行。当移动机器人运动至某一二维码时，通过激光传感器和扫码相机获取相应的二维码坐标，实时获取的二维码坐标和预设运动路径上已知的二维码坐标进行比较，即可得出数据的实际误差。

容易理解的是，本实施例主要基于激光和二维码实现稳定、准确、连贯的定位导航，在其他实施例中，还可以采用类似激光的方式替代激光进行定位导航，例如可使用深度相机与二维码融合构建基于3D视觉的移动机器人定位导航方法作为替代方案，但是此种定位方法需要不断的对一帧帧图片进行叠加压缩建立场地实时的三维环境点云图，首先对主控MCU的计算能力以及内存要求很高，大大增加了移动机器人的成本；其次视觉相机的识别效果受场地遮挡物、环境光线等因素制约，相关技术还不够成熟，目前还无法大规模运用于基于视觉的移动机器人定位导航的相关场景领域。

在另一个实施例中，提供一种移动机器人的建图与定位系统，移动机器人的建图与定位系统包括：移动机器人、设置在移动机器人的工作场地中的行走路线，移动机器人上安装有激光传感器和扫码相机，行走路线上间隔设置有多个二维码，且多个二维码中的其中一个作为移动机器人的休息点，移动机器人上安装有处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，处理器读取存储器中的计算机程序并运行以实现如下步骤：

以作为移动机器人的休息点的二维码为建图起点，基于二维码多点运动控制算法控制移动机器人沿行走路线运动；

实时获取移动机器人沿行走路线运动过程中激光传感器采集的激光数据以及扫码相机采集的二维码位姿数据，基于激光数据进行环境地图构建，同时将二维码位姿数据作为环境地图构建过程中的有效特征点；

控制移动机器人沿行走路线运动一圈，完成融合激光数据和二维码位姿数据的二维环境闭环栅格地图的构建；

基于二维环境闭环栅格地图，获取激光传感器的激光数据和扫码相机的二维码位姿数据实现移动机器人按预设运动路径的定位导航。

其中，行走路线的两端分别为第一目标区和第二目标区，控制移动机器人沿行走路线运动一圈，执行如下操作：

若作为移动机器人的休息点位于行走路线的两端中的其中一端的末端，则运动一圈为：先由移动机器人的休息点运动至行走路线的两端中的另一端的末端，然后再运动至回到移动机器人的休息点；

若作为移动机器人的休息点不位于行走路线的末端，则运动一圈为：由移动机器人的休息点运动至第一目标区/第二目标区，再由第一目标区/第二目标区运动至移动机器人的休息点，然后又由移动机器人的休息点运动至第二目标区/第一目标区，最后由第二目标区/第一目标区运动至移动机器人的休息点。

其中，基于二维环境闭环栅格地图，获取激光传感器的激光数据和扫码相机的二维码位姿数据实现移动机器人按预设运动路径的定位导航，执行如下操作：

步骤1、以移动机器人定位导航的起始位置的二维码作为二维码a，以沿移动机器人运动方向距离二维码a最近的二维码作为二维码b，以沿移动机器人运动方向距离二维码b最近的二维码作为二维码c；

步骤2、将移动机器人定位导航的起始位置作为移动机器人的当前位置；

步骤3、获取二维码a和二维码b之间的间距为d1，二维码b和二维码c之间的间距为d4，令移动机器人由二维码a位置开始行驶的距离为d2，预设的启用融合定位时移动机器人与二维码a之间的间距为d3；

步骤4、若d1>＝d2且d4>＝d1且d1>＝d3，则执行以下步骤：

步骤411、控制移动机器人由当前位置开始向前行驶距离d3；

步骤412、在移动机器人向前行驶距离d3后，获取激光传感器采集的激光数据，根据激光数据控制移动机器人继续向前行驶至二维码b处；

步骤413、获取扫码相机采集的移动机器人在二维码b位置处的二维码位姿数据b和激光传感器采集的移动机器人在二维码b位置处的激光数据b，根据二维码位姿数据b和激光数据b得到移动机器人的当前位置；

步骤414、将目前的二维码b作为新的二维码a，将目前的二维码c作为新的二维码b，并获取新的二维码c，重复执行步骤3～4直至移动机器人运行至预设运动路径的目标位置；

若d1>＝d2且d4<d1且d1>＝d3，则执行以下步骤：

步骤421、控制移动机器人由当前位置开始向前行驶距离d3；

步骤422、在移动机器人向前行驶距离d3后，获取激光传感器采集的激光数据，根据激光数据控制移动机器人继续向前行驶至二维码b处；

步骤423、当移动机器人行驶至二维码b后，继续获取激光传感器采集的激光数据，根据激光数据控制移动机器人继续向前行驶至二维码c处；

步骤424、获取扫码相机采集的移动机器人在二维码c位置处的二维码位姿数据c和激光传感器采集的移动机器人在二维码c位置处的激光数据c，根据二维码位姿数据c和激光数据c得到移动机器人的当前位置；

步骤425、将目前的二维码c作为新的二维码a，并获取新的二维码b和二维码c，重复执行步骤3～4直至移动机器人运行至预设运动路径的目标位置。

其中，根据二维码位姿数据b和激光数据b得到移动机器人的当前位置，执行如下操作：

获取二维码b在预设运动路径中的已知位置

判断激光数据b中的移动机器人的位置与已知位置是否在预设的精度范围内，若是则将激光数据b中的移动机器人的位置作为移动机器人的当前位置；否则将二维码位姿数据b作为移动机器人的当前位置。

关于移动机器人的建图与定位系统的具体限定可参见上述对于移动机器人的建图与定位方法的限定，这里就不再进行赘述。

移动机器人上的处理器用于提供计算和控制能力，移动机器人上的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机程序被处理器执行时以实现一种移动机器人的建图与定位方法。

为了提高对本申请的理解，以下通过一个具体实例进一步说明：

如图3所示，本实施例提供的一种移动机器人的建图与定位系统包括叉车式移动机器人本体1、传感器系统2、行走路线3、二维码4、充电区5、叉车式移动机器人休息点6、室内连廊天桥7和叉车式移动机器人调度控制系统8、二维坐标系9。本实施例的叉车式移动机器人以叉车式移动机器人休息点6处的二维码坐标点为构图起点，初始正方向与二维码坐标系9的X轴正方向保持一致，确保激光传感器构图、定位坐标系与二维码坐标系9重合。

并且行走路线上设有分别处于两端的原材料仓库-A栋(其包括仓库区位点1～n)和暂存区位点1～n，其中的风淋门入口和原材料半成品加工车间-B栋为叉车工作环境中的一部分，与本申请的定位导航无关，仅图示用。

并且如图4所示，本实施例中使用的叉车式移动机器人本体1包括激光传感器11、急停按钮12、扫码相机13、托盘识别相机14和行走机构结构件15。其中激光传感器11和扫码相机13即为安装在叉车式移动机器人本体1上的传感器系统2，其余的急停按钮12、托盘识别相机14和行走机构结构件15均为叉车式移动机器人上的常规部件，本实施例中不再展开详细描述。

如图5所示，构图模式下通过扫码相机3识别叉车式移动机器人在休息点6处的二维码坐标信息作为建图起点，利用二维码多点运动控制算法自动沿着虚线行走路线3运动一圈，实时获取激光传感器1数据进行环境地图构建，地图构建过程中扫码相机3采集到二维码位姿数据实时作为构图过程LandMark部分的有效特征点，实现激光数据与二维码数据融合构建二维环境闭环栅格地图。本实施例中控制叉车式移动机器人运动一圈的路线依次为叉车式移动机器人休息点6、充电区5、仓库区位点1～n、仓库区位点n～1、充电区5、叉车式移动机器人休息点6、室内连廊天桥7、暂存区位点1～n、暂存区位点n～1、室内连廊天桥7、叉车式移动机器人休息点6。

在定位模式下，由叉车式移动机器人调度控制系统8下发既定路线的搬运任务，例如图6所示叉车式移动机器人本体1接收调度任务从叉车式移动机器人休息点6出发至仓库区位点1搬运货物经过叉车式移动机器人休息点6至暂存区位点1处。基于图6的既定路线测试现有技术中纯激光传感器建图以及本申请的建图与定位，测试结果如图7和图8所示。如图7所示，纯激光传感器构建的地图存在漂移现象，导致平面搬运叉车式移动机器人在运行过程中出现两边摆动现象；如图8所示，本申请的建图与定位通过二维码位姿对激光定位位姿进行校准构建的地图无漂移现象，且平面搬运叉车式移动机器人在负载与空载情况下均未出现摆动现象，充分证明了二维码与激光传感器融合能够实现移动机器人的长时间稳定运行与精准定位。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。