本申请涉及智能导航,且更为具体地,涉及一种基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统及方法。
背景技术:
1、随着机器人技术的不断发展,移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。特别是在复杂环境中,如仓库、工厂等,移动机器人的导航定位能力显得尤为重要。
2、电子罗盘作为一种利用地磁场进行定向的传感器,具有不受光线、遮挡等因素影响的优点,因此在导航定位领域具有广泛的应用前景。然而,单独使用电子罗盘进行导航定位可能会受到地磁场干扰、误差累积等问题的影响。因此,需要结合其他传感器信息以实现更为准确、稳定的导航定位。并且,传统的移动机器人导航定位方法多依赖于预先设定的地图或环境模型。当环境发生变化时,由于机器人无法实时更新其环境感知和地图信息,可能无法有效工作。
3、因此,期待一种优化的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统及方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统及方法,其采用基于深度学习的人工智能技术对电子罗盘、加速度计和陀螺仪采集的机器人航向角数据、加速度值和角速度值进行分析处理,从中挖掘出机器人的方向和姿态信息,并利用激光扫描仪进行实时环境感知与地图构建,从而结合周围环境信息与机器人方向姿态信息进行机器人导航路径的规划。这样,可以实时调整导航策略,提高机器人在复杂环境中的导航定位精度和适应性。
2、相应地,根据本申请的一个方面,提供了一种基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其包括:
3、移动机器人状态感知模块,用于获取由部署于移动机器人上的激光扫描仪采集的周围环境的点云数据,以及,由部署于所述移动机器人上的电子罗盘、加速度计和陀螺仪采集的所述移动机器人的航向角数据、加速度值和角速度值;
4、周围环境三维建模模块,用于基于所述周围环境的点云数据,对所述周围环境进行三维建模以得到周围环境三维模型;
5、目标位置嵌入模块,用于在所述周围环境三维模型中标记目标位置信息后进行三维空间特征提取以得到目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量;
6、机器人姿态特征提取模块,用于基于所述航向角数据、所述加速度值和所述角速度值,提取机器人当前姿态特征向量;
7、路径规划模块,用于基于所述目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量和所述机器人当前姿态特征向量的交互融合特征,生成控制指令。
8、在上述基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统中,所述目标位置嵌入模块,包括:目标位置标记单元,用于在所述周围环境三维模型中标记目标位置信息以得到包含目标位置的周围环境三维模型;三维空间特征提取单元,用于将所述包含目标位置的周围环境三维模型通过基于三维卷积神经网络模型的三维空间特征提取器以得到所述目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量。
9、在上述基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统中,所述基于三维卷积神经网络模型的三维空间特征提取器包括输入层、三维卷积层、基于relu激活函数的激活层、池化层、批量归一化层和输出层。
10、在上述基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统中,所述机器人姿态特征提取模块,用于:将所述航向角数据、所述加速度值和所述角速度值排列为机器人姿态参数输入向量后通过基于全连接层的参数编码器以得到所述机器人当前姿态特征向量。
11、在上述基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统中,所述路径规划模块,包括:关联交互融合单元,用于对所述目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量和所述机器人当前姿态特征向量进行关联编码以得到机器人导航定位表征特征矩阵;特征分布优化单元,用于对所述机器人导航定位表征特征矩阵进行基于深度锚定特征的位置散射以得到优化机器人导航定位表征特征矩阵;机器人控制单元,用于将所述优化机器人导航定位表征特征矩阵通过基于分类器的路径规划器以得到所述控制指令,所述控制指令用于表示机器人当前时间点的移动方向。
12、在上述基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统中,所述关联交互融合单元,用于:计算所述目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量的转置向量与所述机器人当前姿态特征向量的向量乘积以得到所述机器人导航定位表征特征矩阵。
13、在上述基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统中,所述特征分布优化单元,包括:特征展平化子单元,用于将所述机器人导航定位表征特征矩阵进行特征展平化以得到机器人导航定位表征特征向量;位置散射子单元,用于对所述机器人导航定位表征特征向量进行基于深度锚定特征的位置散射以得到优化机器人导航定位表征特征向量;反向特征聚合子单元,用于将所述优化机器人导航定位表征特征向量按照所述特征展平化的方式进行反向特征聚合以得到所述优化机器人导航定位表征特征矩阵。
14、在上述基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统中,所述位置散射子单元,用于:确定所述机器人导航定位表征特征向量的特征值集合的均值;对所述机器人导航定位表征特征向量的各个特征值进行累加求和以得到所述机器人导航定位表征特征向量的总和值;将所述机器人导航定位表征特征向量的总和值减去所述机器人导航定位表征特征向量的均值后除以预定超参数再除以所述机器人导航定位表征特征向量的长度以得到第一商值;对所述第一商值计算以自然常数为底的指数函数值以得到第一自然指数函数值;将所述第一自然指数函数值与所述机器人导航定位表征特征向量进行按位置点乘以得到所述优化机器人导航定位表征特征向量。
15、根据本申请的另一个方面,提供了一种基于电子罗盘的移动机器人导航定位方法,其包括:
16、获取由部署于移动机器人上的激光扫描仪采集的周围环境的点云数据,以及,由部署于所述移动机器人上的电子罗盘、加速度计和陀螺仪采集的所述移动机器人的航向角数据、加速度值和角速度值;
17、基于所述周围环境的点云数据,对所述周围环境进行三维建模以得到周围环境三维模型;
18、在所述周围环境三维模型中标记目标位置信息后进行三维空间特征提取以得到目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量;
19、基于所述航向角数据、所述加速度值和所述角速度值,提取机器人当前姿态特征向量;
20、基于所述目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量和所述机器人当前姿态特征向量的交互融合特征,生成控制指令。
21、与现有技术相比,本申请提供的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统及方法,其采用基于深度学习的人工智能技术对电子罗盘、加速度计和陀螺仪采集的机器人航向角数据、加速度值和角速度值进行分析处理,从中挖掘出机器人的方向和姿态信息,并利用激光扫描仪进行实时环境感知与地图构建,从而结合周围环境信息与机器人方向姿态信息进行机器人导航路径的规划。这样,可以实时调整导航策略,提高机器人在复杂环境中的导航定位精度和适应性。
1.一种基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,所述目标位置嵌入模块,包括:
3.根据权利要求2所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,所述基于三维卷积神经网络模型的三维空间特征提取器包括输入层、三维卷积层、基于relu激活函数的激活层、池化层、批量归一化层和输出层。
4.根据权利要求3所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,所述机器人姿态特征提取模块,用于:
5.根据权利要求4所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,所述路径规划模块,包括:
6.根据权利要求5所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,所述关联交互融合单元,用于:
7.根据权利要求6所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,所述特征分布优化单元,包括:
8.根据权利要求7所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位系统,其特征在于,所述位置散射子单元,用于:
9.一种基于电子罗盘的移动机器人导航定位方法,其特征在于,包括:
10.根据权利要求9所述的基于电子罗盘的移动机器人导航定位方法,其特征在于,在所述周围环境三维模型中标记目标位置信息后进行三维空间特征提取以得到目标位置嵌入周围环境三维模型特征向量,包括: