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专利名称：传感器参数调整方法、机器人及计算机可读存储介质

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202210337810.0

专利申请（专利权）人：上海擎朗智能开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区金海路1000号56号楼11楼

专利发明（设计）人：董济铭,何林,唐旋来

专利摘要：本发明提供一种传感器参数调整方法、机器人和计算机可读存储介质，其中传感器参数调整方法用于校正安装于机器人上的传感器，传感器的视野范围在进行数据处理时能够分为连续的多个子空间进行处理，传感器参数调整方法包括：控制机器人在活动范围内运动，控制传感器进行多次扫描，并根据扫描结果对每个子空间在不同时间的点云数据进行统计；根据统计结果和预设的筛选方式，获取点云数据集合；根据点云数据集合，对传感器进行参数校正。本发明的实施例无需特定的标定空间，使机器人能够在运动过程中进行传感器校正，简化了传感器的校正条件，降低了传感器的校正成本。其中机器人和计算机可读存储介质能够用于执行前述的传感器参数调整方法。

主权利要求：
1.一种传感器参数调整方法，用于校正安装于机器人上的传感器的参数，所述传感器的视野范围在进行数据处理时能够分为连续的多个子空间进行处理，所述传感器参数调整方法包括：控制机器人在活动范围内运动，控制传感器进行多次扫描，并根据扫描结果对每个子空间在不同时间的点云数据进行统计；
根据统计结果和预设的筛选方式，获取点云数据集合；
根据点云数据集合，对传感器进行参数校正；
其中所述传感器的视野范围中的子空间为连续排列的立体栅格，所述获取点云数据集合的步骤包括：根据传感器的扫描结果对所述立体栅格进行标记；
去除标记次数小于第一阈值的立体栅格，获得一立体栅格集合；
所述对传感器进行参数校正的步骤包括：
于所述立体栅格集合中任意选取至少两个相互独立且不在预设直线上的子栅格集合，所述子栅格集合中的立体栅格相邻近；
根据子栅格集合的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值；
补偿因传感器偏离标准位置产生的扫描误差，对传感器的参数进行调整。
2.根据权利要求1所述的传感器参数调整方法，其中对立体栅格进行标记的步骤包括：传感器在某一立体栅格内获取到点云数据，即对该立体栅格进行一次标记。
3.根据权利要求1所述的传感器参数调整方法，其中所述获得一立体栅格集合的步骤还包括：对所述立体栅格集合中标准差最小的坐标进行加权平均，获取一虚拟平面，加权平均的权数为立体栅格被标记的次数。
4.根据权利要求3所述的传感器参数调整方法，还包括将所述子栅格集合的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值；所述三维直角坐标系以所述传感器的标准位置在所述虚拟平面内的垂足为原点，以所述传感器的标准位置与所述虚拟平面的垂线为Z轴，以所述传感器的视野范围的中线在所述虚拟平面内的投影为X轴，以所述虚拟平面内X轴的垂直方向为Y轴；其中所述预设直线为X轴及其平行线，和Y轴及其平行线。
5.根据权利要求4所述的传感器参数调整方法，还包括：对所述子栅格集合的Z坐标进行加权平均；
判断子栅格集合的Z坐标的加权平均值是否小于第二阈值，如果不小于第二阈值，则删除该子栅格集合，并重新选取子栅格集合，直至获取不少于两个相互独立且不在预设直线上的子栅格集合。
6.根据权利要求5所述的传感器参数调整方法，还包括：统计子栅格集合中的外点，并计算外点比例；
判断外点比例是否符合虚拟平面，如果符合虚拟平面，则执行所述根据子栅格集合的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值；
如果不符合虚拟平面，则删除该子栅格集合，并重新选取子栅格集合，重新选取的子栅格集合与删除的子栅格集合之间的距离不小于第一预设距离。
7.根据权利要求6所述的传感器参数调整方法，还包括：判断重新选择子栅格集合的次数是否大于第三阈值；
如果重新选择子栅格集合的次数不大于第三阈值，则重复执行所述将所述子栅格集合的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值；
如果重新选择子栅格集合的次数大于第三阈值，控制机器人发出警报。
8.根据权利要求4所述的传感器参数调整方法，其中所述计算传感器与标准位置的偏差数值的步骤包括：根据子栅格集合的Z坐标加权平均值计算所述传感器与标准位置在垂直于所述虚拟平面方向上的偏差；
根据两个X坐标加权平均值不相同的子栅格集合，计算所述传感器与标准位置的俯仰角偏差；
根据两个Y坐标加权平均值不相同的子栅格集合，计算所述传感器与标准位置的滚转角偏差。
9.一种机器人，包括：
主体；
传感器，所述传感器设置于所述主体上，并配置成能够对机器人的周边环境进行扫描，获取点云数据；
运动装置，所述运动装置设置于所述主体上，并能够受驱以带动所述机器人运动；和控制系统，所述控制系统设置于所述主体上，且与所述传感器和所述运动装置通讯，控制系统配置成可执行如权利要求1?8中任一项所述的传感器参数调整方法。
10.一种计算机可读存储介质，包括存储于其上的计算机可执行命令，所述可执行命令在被处理器执行时实施如权利要求1?8中任一项所述的传感器参数调整方法。 说明书 : 传感器参数调整方法、机器人及计算机可读存储介质技术领域[0001] 本发明大致涉及智能设备技术领域，尤其是一种传感器参数调整方法、机器人及计算机可读存储介质。背景技术[0002] 机器人依靠智能控制系统以及机械部件运动，能够在部分领域代替人工劳动，在诸如运输仓储、精密加工、展会引导甚至特殊场景消防等领域都具有广泛应用，是智能设备发展的重要方向。传感器是机器人中用于获取周边环境信息的重要组成部件，例如视觉传感器、激光雷达等，传感器固定安装在机器人的主体结构上，并具有一定的扫描范围，传感器能够根据扫描结果，获取扫描范围内障碍物和识别标记等与传感器之间的位置关系。[0003] 通常情况下，传感器与机器人的位置关系固定，即可计算获得障碍物和识别标记等与机器人之间的相对位置关系，但由于加工工艺和安装工艺的限制，传感器的实际位置与理论安装位置存在一定的偏差，并且，机器人在运行时会因为传感器的发热、震动偏移等原因，出现偏离标准位置的情况，而且长时间运行还会导致偏差逐渐积累，因此，机器人传感器存在对安装参数进行实时调整的需求，以保证提供的稳定性。传统的校正标定方法需要在标定空间内进行，而机器人的正常工作场景通常不具备符合条件的标定空间，导致传感器校正标定过程繁琐，时间成本和经济成本较高。[0004] 背景技术部分的内容仅仅是发明人所知晓的技术，并不当然代表本领域的现有技术。发明内容[0005] 针对现有技术中的一个或多个缺陷，本发明提供一种传感器参数调整方法，用于校正安装于机器人上的传感器的参数，所述传感器的视野范围在进行数据处理时能够分为连续的多个子空间进行处理，所述传感器参数调整方法包括：[0006] 控制机器人在活动范围内运动，控制传感器进行多次扫描，并根据扫描结果对每个子空间在不同时间的点云数据进行统计；[0007] 根据统计结果和预设的筛选方式，获取点云数据集合；[0008] 根据点云数据集合，对传感器进行参数校正。[0009] 根据本发明的一个方面，其中所述传感器的视野范围中的子空间为连续的立体栅格，所述获取点云数据集合的步骤包括：[0010] 根据传感器的扫描结果对所述立体栅格进行标记；[0011] 去除标记次数小于第一阈值的立体栅格，获得一立体栅格集合。[0012] 根据本发明的一个方面，其中对立体栅格进行标记的步骤包括：传感器在某一立体栅格内获取到点云数据，即对该立体栅格进行一次标记。[0013] 根据本发明的一个方面，所述对传感器进行参数校正的步骤包括：[0014] 于所述立体栅格集合中任意选取至少两个相互独立且不在预设直线上的子栅格集合，所述子栅格集合中的立体栅格相邻近；[0015] 根据子栅格集合的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值；[0016] 补偿因传感器偏离标准位置产生的扫描误差，对传感器的参数进行调整。[0017] 根据本发明的一个方面，其中所述获得一立体栅格集合的步骤还包括：对所述立体栅格集合中标准差最小的坐标进行加权平均，获取一虚拟平面，加权平均的权数为立体栅格被标记的次数。[0018] 根据本发明的一个方面，其中所述传感器参数调整方法还包括将所述子栅格集合的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值；所述三维直角坐标系以所述传感器的标准位置在所述虚拟平面内的垂足为原点，以所述传感器的标准位置与所述虚拟平面的垂线为Z轴，以所述传感器的视野范围的中线在所述虚拟平面内的投影为X轴，以所述虚拟平面内X轴的垂直方向为Y轴；其中所述预设直线为X轴及其平行线，和Y轴及其平行线。[0019] 根据本发明的一个方面，其中所述传感器参数调整方法还包括：[0020] 对所述子栅格集合的Z坐标进行加权平均；[0021] 判断子栅格集合的Z坐标的加权平均值是否小于第二阈值，如果不小于第二阈值，则删除该子栅格集合，并重新选取子栅格集合，直至获取不少于两个相互独立且不在预设直线上的子栅格集合。[0022] 根据本发明的一个方面，其中所述计算传感器与标准位置的偏差数值的步骤包括：[0023] 根据子栅格集合的Z坐标加权平均值计算所述传感器与标准位置在垂直于所述虚拟平面方向上的偏差；[0024] 根据两个X坐标加权平均值不相同的子栅格集合，计算所述传感器与标准位置的俯仰角偏差；[0025] 根据两个Y坐标加权平均值不相同的子栅格集合，计算所述传感器与标准位置的滚转角偏差。[0026] 根据本发明的一个方面，本发明还包括一种机器人，包括：[0027] 主体；[0028] 传感器，所述传感器设置于所述主体上，并配置成能够对机器人的周边环境进行扫描，获取点云数据；[0029] 运动装置，所述运动装置设置于所述主体上，并能够受驱以带动所述机器人运动；和[0030] 控制系统，所述控制系统设置于所述主体上，且与所述传感器和所述运动装置通讯，控制系统配置成可执行如前所述的传感器参数调整方法。[0031] 根据本发明的一个方面，本发明还包括一种计算机可读存储介质，包括存储于其上的计算机可执行命令，所述可执行命令在被处理器执行时实施如前所述的传感器参数调整方法。[0032] 与现有技术相比，本发明的实施例提供了一种传感器参数调整方法，控制机器人在活动范围内运动，利用安装在机器人上的传感器，在扫描范围内多次扫描，获得能够用于标定校正的虚拟平面，并利用虚拟平面校正传感器与标准位置的偏差，无需特定的标定空间，使机器人能够在运动过程中进行传感器校正，简化了传感器的校正条件，降低了传感器的校正成本。本发明的实施例还包括一种机器人和一种计算机可读存储介质，用于执行前述的传感器参数调整方法。附图说明[0033] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：[0034] 图1是本发明的一个实施例中传感器参数调整方法的流程示意图；[0035] 图2是本发明的一个实施例中包含立体栅格标记过程的传感器参数调整方法的流程示意图；[0036] 图3是本发明的一个实施例中包含确定虚拟平面过程的传感器参数调整方法的流程示意图；[0037] 图4是本发明的一个实施例中包含坐标转换过程的传感器参数调整方法的流程示意图；[0038] 图5是本发明的一个实施例中包含判断子栅格集合过程的传感器参数调整方法的流程示意图；[0039] 图6是本发明的一个实施例中包含判断外点比例过程的传感器参数调整方法的流程示意图；[0040] 图7是本发明的一个实施例中包含计算偏差过程的传感器参数调整方法的流程示意图；[0041] 图8是本发明的一个实施例中传感器扫描范围和立体栅格集合的示意图；[0042] 图9是本发明的一个实施例中虚拟平面和子栅格集合的示意图；[0043] 图10是本发明的一个实施例中机器人的结构框图。具体实施方式[0044] 在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。[0045] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"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"等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描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、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，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者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，"多个"的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。[0046] 在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语"安装"、"相连"、"连接"应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接:可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。[0047] 在本发明中，除非另有明确的规定和限定，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，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征"之上"、"上方"和"上面"包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征"之下"、"下方"和"下面"包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。[0048] 下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。[0049] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。[0050] 图1示出了根据本发明的优选实施例中传感器参数参数调整方法1的具体流程，下面结合图1详细描述。[0051] 如图1所示，在步骤S1，控制机器人在活动范围内运动，控制传感器进行多次扫描，并根据扫描结果对每个子空间在不同时间的点云数据进行统计。本实施例中的机器人具有特定的活动范围，例如仓储机器人在仓库内运行，在机器人运动的过程中，传感器的扫描到的位置同样发生变化，在本步骤中，根据传感器的扫描结果对视野范围内的每个子空间在不同时间的点云数据进行统计，根据本发明的优选实施例，统计在机器人运动的过程中，传感器在每个子空间内获取点云数据的次数。例如传感器为激光雷达，在机器人运动过程中，激光雷达获取周边环境的点云数据，并统计不同子空间内出现点云数据的次数。在步骤S2，根据统计结果和预设的筛选方式，获取点云数据集合，在步骤S3，根据点云数据集合，对传感器进行参数校正，具体获取点云数据集合和参数校正的方法在后续实施例中详细描述。[0052] 图2示出了根据本发明的优选实施例中传感器参数调整方法100的具体流程，图8示出了根据本发明的优选实施例中传感器扫描范围的示意，下面结合图2和图8详细描述。[0053] 本实施例中的传感器参数调整方法100用于校正安装在机器人上的传感器，如图8所示，本实施例中的传感器的扫描范围分隔为连续的立体栅格。在实际的应用场景中，传感器的扫描范围通常为以传感器为球心的半球形或球形范围，但在半球形范围的边缘位置，传感器获取的点云数据畸变较为严重，一般认为超出了传感器的有效扫描范围，根据本发明的具体实施例，可以选取传感器实际扫描范围的大致中心位置作为本实施例中的扫描范围，例如图8所示，传感器的扫描范围为棱长为3米的立方体空间，传感器的扫描范围可以分隔为多个连续的立体栅格，具体的，每一个单独的立体栅格可以设置为棱长为2厘米的立方体。在本发明的不同实施例中，单独的立体栅格的尺寸和形状可以不同，立体栅格的尺寸越。么衅鞑问髡椒100校正传感器的精度越高，相应的，占用的计算资源也越大。[0054] 在步骤S101，控制机器人在活动范围内运动，控制传感器进行多次扫描，并根据扫描结果对立体栅格进行标记。机器人在运动过程中，传感器的扫描范围也会随机器人的位置移动而发生变化，但立体栅格与机器人的相对位置并未发生变化，在运动过程中，控制传感器多次扫描，获得多个扫描结果，根据扫描结果对立体栅格进行标记，根据本发明的优选实施例，传感器在某一立体栅格位置处获取点云数据，具体根据传感器的工作原理确定，例如激光雷达接收到障碍物的反射回波，在本实施例中，在具体的立体栅格位置获取点云数据，即在相应的立体栅格上进行一次标记。经过传感器多次扫描，不同的立体栅格被标记的次数也会出现差异。[0055] 在步骤S102，去除标记次数小于第一阈值的立体栅格，获得一立体栅格集合。如前所述，在传感器的多次扫描过程中，不同的立体栅格被标记的此时也不相同，被标记次数多的立体栅格表示在此立体栅格(与机器人相对位置特定的某一位置)处，扫描到障碍物的次数多，相应的，被标记次数少的立体栅格，表明在该立体栅格(与机器人相对位置特定的某一位置)处，扫描到的障碍物次数少，在机器人运动过程中，该位置障碍物出现的频率较低。步骤S102还能够去除动态障碍物，在传感器的扫描范围内，动态障碍物出现或影响传感器的扫描结果，同时获取动态障碍物的点云数据的次数相较于获取静态平面点云数据的次数更少，去除标记次数小于第一阈值的立体栅格，能够减少动态障碍物对传感器校正的干扰。[0056] 第一阈值可以是具体数值，例如在机器人移动过程中，控制传感器扫描100次，第一阈值可以设定为70，第一阈值也可以是比例值，例如在机器人移动过程中，传感器经过多次扫描，第一阈值设定为50％，当立体栅格被标记的次数小于传感器扫描次数的50％时，去除该立体栅格。以设置在机器人正前方的视觉传感器为例，在机器人运动过程中，该传感器能够扫描到机器人正前方的范围，对于传感器的扫描结果，如图8所示，扫描到地面、障碍物、活动的人体等，在相应的立体栅格处进行标记。经过本步骤的删选后，获得频繁出现在传感器扫描范围内的立体栅格集合，认为立体栅格集合所对应的实际位置为机器人活动范围内的地面。本实施例中立体栅格的尺寸设定为棱长为1厘米的立方体，考虑到传感器的扫描精度和地面平整程度，实际获取的立体栅格集合并非一定如图8所示的连续的一层，也有可能存在上下起伏或缺失。根据本发明的其他实施例，按照本步骤获取的立体栅格集合也可能表示其他的实体平面，例如天花板或平直的墙面。[0057] 在步骤S103，在立体栅格集合中任意选取至少两个相互独立且不在预设直线上的子栅格集合，其中子栅格集合中的立体栅格相邻近。其中相互独立表示子栅格集合之间的范围没有重合，不在预设直线上表示存在两个子栅格集合的连线与预设直线之间具有夹角，而非任意两个子栅格集合的连线与预设直线之间均具有夹角。预设直线在后续实施例中结合图9详细说明。子栅格集合的数量最少为两个，也可以选取多个，例如根据本发明的优选实施例，在立体栅格集合的点云数据中选取四个子栅格集合，并且四个子栅格集合中存在两个子栅格集合的连线与预设直线之间具有夹角。根据本发明的优选实施例，相邻近的子栅格集合在实际空间内的间距不小于第二预设距离，例如20厘米，子栅格集合的间距越大，越能够准确反映传感器偏离标准位置的偏离数值。[0058] 在步骤S104，根据子栅格集合的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值。如前所述，立体栅格与机器人之间的相对位置固定，在获取立体栅格集合后，依然以地面为例，传感器的标准位置已知，通过传感器安装在机器人上的高度即可获得传感器的标准位置与地面之间的角度和距离，角度和距离组成的向量即为子栅格集合的点云数据。根据传感器与子栅格集合的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值，在步骤S105，补偿因传感器偏离标准位置产生的扫描误差，完成对传感器的校正。其中标准位置指传感器在机器人上的理论安装位置，但在实际加工安装和后续使用过程中，传感器可能会偏离标准位置，导致传感器的扫描数据产生误差，在获取了子栅格集合的点云数据后，即可根据点云数据的特征，通过计算获得传感器的扫描误差，然后根据误差值对测量值进行补偿，以更接近于真实值，完成对传感器的标定校正。[0059] 图3示出了根据本发明的优选实施例中传感器参数调整方法200的具体流程，下面结合图3和图8详细描述。[0060] 传感器参数调整方法200中的步骤S201、S202、S204、S205和S206分别与传感器参数调整方法100中的步骤S101、S102、S103、S104和S105基本相同，在此不再赘述。在步骤S203，获取立体栅格集合后，对立体栅格集合中标准差最小的坐标进行加权平均，获取一虚拟平面，其中加权平均的权数是立体栅格被标记的次数。如前述实施例中所述，立体栅格集合中的立体栅格并非完全属于连续平面，其中因扫描误差和实体平面起伏存在差异，在本步骤中，对标准差最小的坐标进行加权平均，即可获得一个某一坐标统一的虚拟平面。其中标准差最小的坐标表示坐标差异最小的方向，以此剔除明显不在虚拟平面内的立体栅格。在具体应用中，标准差最小的坐标仅表示某一坐标方向，并非实际计算标准差，仍然以地面为例，在前述步骤中，控制机器人运动，地面表示的方向已知，根据本发明的具体实施例，可以直接确定虚拟平面的方向。在传感器多次的扫面结果中，立体栅格集合中的立体栅格均被多次标记，以此为权数进行加权平均获得的统一坐标，能够较为准确地确定虚拟平面。本步骤中的坐标可以是后续实施例中具体说明的三维直角坐标系内的坐标，也可以是以传感器的扫描范围分隔为立体栅格下的具体分隔方式为轴建立的坐标，例如以其中一个立体栅格为原点，记为(0,0,0)，任意确定正方向，即可确定所有立体栅格相对于原点的坐标，并以同样的方式表示。[0061] 在确定虚拟平面后，根据本发明的一些优选实施例，对传感器与标准位置的偏差数值进行了分解，分别是在虚拟平面垂线方向的距离偏差、在虚拟平面垂直方向上的俯仰角偏差和在虚拟平面平行线方向的滚转角偏差。[0062] 图4示出了根据本发明的优选实施例中，包含坐标转换过程的传感器参数调整方法300的具体流程，下面结合图4详细描述。传感器参数调整方法300中步骤S301、S302、S303、S304、S306和S307分别与传感器参数调整方法200中的步骤S201、S202、S203、S204、S205和S206基本相同，不再赘述。[0063] 在本实施例中的步骤S305，将子栅格集合的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值，本实施例中的三维直角坐标系根据传感器的标准位置和虚拟平面建立，以传感器的标准位置在虚拟平面内的垂足作为原点，以传感器的标准位置与虚拟平面的垂线为Z轴，以传感器的视野范围的中线在虚拟平面内的投影为X轴，以虚拟平面内X轴的垂直方向为Y轴，如图9所示，矩形阴影部分虚拟平面，中线位置为X轴，以XY平面表示虚拟平面，Z轴为虚拟平面的垂线。进一步的，步骤S304中所述的预设直线为X轴及其平行线，和Y轴及其平行线，即两个或多个子栅格集合的X坐标不完全相同，Y坐标也不完全相同，依靠子栅格集合的(X,Y,Z)坐标，即可计算获得传感器在虚拟平面垂线方向的距离偏差、在虚拟平面垂直方向上的俯仰角偏差和在虚拟平面平行线方向的滚转角偏差，根据偏差数值进行补偿，完成对传感器的校正。[0064] 图5示出了根据本发明的优选实施例中，包含判断子栅格集合过程的传感器参数调整方法400的具体流程，下面结合图5详细描述。在本实施例中，步骤S401、S402、S403、S404、S405、S408和S409分别与传感器参数调整方法300中的步骤S301、S302、S303、S304、S305、S306和S307基本相同，不在赘述。[0065] 在步骤S406，对子栅格集合的Z坐标进行加权平均，进一步的，根据本发明的优选实施例，加权平均的权数可以选择立体栅格被标记的次数。在前述步骤建立的三维直角坐标系中，Z坐标表示与虚拟平面的距离，子栅格集合中的立体栅格理论上均位于虚拟平面内，但仍然存在扫描误差等因素影响，因此，本步骤中对于子栅格集合的Z坐标进行加权平均，以获得一个子栅格集合对应的统一的Z坐标。在步骤S407，判断子栅格集合的Z坐标的加权平均值是否小于第二阈值，具体的第二阈值可以设定为5厘米。在理论情况下，子栅格集合应位于虚拟平面内，但有由于传感器扫描误差和传感器偏离标准位置等原因，子栅格集合的Z坐标应在偏差和误差允许的范围内变化，如果子栅格集合的Z坐标的加权平均值不小于第二阈值，在步骤S410，删除该子栅格集合，并重新在立体栅格集合中选取符合前述条件的子栅格集合。子栅格集合的Z坐标的加权平均值不小于第二阈值，表示传感器在该子栅格集合对应的位置处扫描结果存在较大偏差，例如在机器人的活动范围内存在连续均匀的障碍物，例如墙壁侧面的踢脚线，需要删除该位置处的子栅格集合，并重新选。荼痉⒚鞯挠叛∈凳├，在重新选取子栅格集合时，重新选取的子栅格集合与删除的子栅格集合之间的距离不小于第一预设距离，例如10厘米，以排除可能存在的障碍物干扰。如果子栅格集合的Z坐标的加权平均值小于第二阈值，在步骤S408，根据子栅格集合的坐标值，计算传感器与标准位置的偏差数值。[0066] 图6示出了根据本发明的优选实施例中，包含判断外点比例过程的传感器参数调整方法的具体流程，下面结合图6详细描述。本实施例中的步骤S501、S502、S503、S504、S505、S506、S507、S510和S511分别与传感器参数调整方法400中的步骤S401、S402、S403、S404、S405、S406、S407、S408和S409基本相同，不再赘述。[0067] 在步骤S508，统计子栅格集合中的外点，并计算外点比例，在本实施例中，外点指子栅格集合中Z坐标不小于某一阈值的立体栅格，以及孤立的立体栅格，其中某一阈值可以根据传感器的扫描精度选择，例如7厘米。由于不可避免的扫描误差和障碍物，子栅格集合中可能会存在部分外点，即为误差点，外点比例指属于外点的立体栅格占子栅格集合中总立体栅格数量的比例。[0068] 在步骤S509，判断外点比例是否符合虚拟平面，如果外点比例较。闲槟馄矫，则后续进行步骤S510和S511，利用选择的子栅格集合对传感器进行标定。如果外点比例过大，表示子栅格集合内存在较大起伏，或传感器测量数据存在较大误差，不符合虚拟平面，因此，在步骤S512，需要删除该子栅格集合，并重新选取子栅格集合，进一步的，重新选取的子栅格集合与删除的子栅格集合之间的距离不小于第一预设距离。[0069] 如图6所示，在步骤S513，判断重新选择子栅格集合的次数是否大于第三阈值，例如5次，如果重新选择子栅格集合的次数不大于第三阈值，则重复进行步骤S505，将新选择的子栅格集合的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值。如果重新选择子栅格集合的次数大于第三阈值，在步骤S514，控制机器人发出警报。本实施例中的虚拟平面并非传感器实际扫描的实体平面，而是根据传感器多次扫描结果计算获得的虚拟平面，当出现多次选择子栅格集合均不符合虚拟平面时，表示机器人运动路径中的实体平面存在较大起伏，无法获取符合要求的虚拟平面，或传感器与标准位置的偏差数值较大，超出参数调整的范围。[0070] 图7示出了根据本发明的优选实施例中，包含计算偏差过程的传感器参数调整方法的具体流程，下面结合图7详细描述。在本实施例中S601、S602、S603、S604、S605、S606、S607、S608、S609、S613、S614、S615和S616S分别与S501、S502、S503、S504、S505、S506、S507、S508、S509、S511、S512、S513和S514基本相同，不在赘述。[0071] 本实施例中将传感器与标准位置的偏差分解为Z轴上的竖直偏差，ZY平面内的滚转角偏差和ZX平面内的俯仰角偏差，在步骤S610，根据不同子栅格集合的Z坐标加权平均值计算传感器与标准位置在垂直于虚拟平面方向上的偏差，即Z轴上的竖直偏差，仍然以地面为例，传感器的标准位置与地面的距离可根据传感器标准位置在机器人上的高度计算获得，理论情况下，子栅格集合的Z坐标应为0，可以根据一组子栅格集合的实测数据的加权平均值获得传感器在Z轴上的距离偏差，也可以根据多个子栅格集合Z坐标的加权平均值的平均值获得传感器在Z轴上的竖直偏差。[0072] 在步骤S611，根据两个X坐标不相同的子栅格集合，计算传感器与标准位置的俯仰角误差，例如图9中的子栅格集合A1和子栅格集合A3或子栅格集合A4，传感器位于标准位置时，传感器扫描范围的中线与虚拟平面的夹角为一已知固定值，根据X坐标不同的两个子栅格集合中X坐标的变化，可计算获得传感器与标准位置的俯仰角偏差。在步骤S612，根据两个Y坐标不相同的子栅格集合，计算传感器与标准位置的滚转角偏差，例如选择图9中的子栅格集合A1和子栅格集合A2或子栅格集合A3，根据子栅格集合Y坐标的变化，传感器位于标准位置时，传感器扫描范围的中线与虚拟平面的夹角为一已知固定值，根据Y坐标不同的两个子栅格集合中Y坐标的变化，可计算获得传感器与标准位置的滚转角偏差。当然，在本发明的不同实施例中，Z轴上的距离偏差、滚转角偏差和俯仰角偏差可以以图7中的顺序依次计算，也可以同时计算，或以任意顺序计算，在三个偏差值计算完成后，对传感器的测量数据进行补偿，即可完成对传感器的校正。[0073] 根据本发明的优选实施例，可以在需要进行传感器校正时，输入预设指令，使机器人执行前述的传感器参数调整方法，也可以在机器人正常运行预设时间后控制机器人执行传感器参数调整方法，例如隔24小时。本实施例中传感器参数调整方法无需暂停机器人的正常工作，在机器人执行其他任务而运动时，即可同时对传感器与标准位置的偏差进行校正，保证机器人能够正常运动，并且无需单独提供标定空间或安排标定时间，极大地降低了传感器校正成本，提高了传感器校正效率。[0074] 本发明还包括一种机器人的实施例，如图10所示，机器人1包括主体、传感器10、控制系统20和运动装置30，主体是机器人1的外部框架，用于支撑安装其内部的各组件，传感器10安装在主体上，并且能够对机器人1周边的环境进行扫描，获取周边环境的点云数据，例如视觉传感器、激光雷达等。运动装置30与控制系统20通讯，并能够受控以带动机器人运动。控制系统20设置在主体上，并与传感器10通讯，能够执行前述的传感器参数调整方法，对传感器的位置进行校正标定，提高传感器测量数据的准确度。控制系统20能够在接收到预设指令，或者间隔一定的预设时间后，执行前述的传感器标定方法。[0075] 本发明还包括一种计算机可读存储介质的实施例，包括存储于其上的计算机可执行命令，所述可执行命令在被处理器执行时实施如前所述的传感器标定方法。[0076] 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

专利地区：上海

专利申请日期：2022-03-31

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN114625095B