1.本发明涉及机器人技术领域，具体来说，涉及一种轮式位移计误差实时标定方法、装置、机器人及介质。
背景技术：2.巡逻机器人属于轮式移动机器人一类，由差速驱动结构，也有类似汽车阿克曼驱动结构(前轮负责转向，后轮负责驱动)，其中轮式位移计表示轮式机器人经过轮子前行了多少圈来计算机器人位移大小。轮式位移计不受外部信号干扰，是一种独立自主且比较可靠的机器人定位手段。
3.轮式位移计用来计算巡逻机器人移动了多少距离。轮式位移计算公式如下
4.l＝α*r
5.其中α表示码盘累积测量的角度，单位为弧度，码盘安装在轮子上或者转轴上，来用测量轮子或者转轴旋转角度；r表示轮子的半径，单位为米。轮式位移计计算公式简单，方便。由上式可知其主要误差来源车轮半径r的精度，码盘测量角度α精度，车轮半径r的大小受到车轮的胎压和轮胎的磨损影响较大，胎压低及磨损都将会导致车轮实际半径r变小。码盘在转轴或轮毂上安装精度，机器人刹启惯性带来的车轮角度问题，传感器本身精度及其它干扰都将影响码盘精度。轮式位移计算带误差参数测量模型为：
6.l1＝(α+δα)*(r+δr) α》0车轮前进
7.l2＝(α-δα)*(r+δr) α《0车轮后退
8.本文提供的背景描述用于总体上呈现本公开的上下文的目的。除非本文另外指示，在该章节中描述的资料不是该申请的权利要求的现有技术并且不要通过包括在该章节内来承认其成为现有技术。
技术实现要素：9.针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出了一种轮式位移计误差实时标定方法，其包括如下步骤：
10.s1，获取获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_si,其中下标i表示第i时刻或/和获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果lidar_sj,其中下标j表示第j时刻；
11.s2，根据所述第一位移定位结果或/和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数或/和后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；
12.s3，根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。
13.具体的，所述带误差参数测量模型为：
14.l1＝(α+δα)*(r+δr) α》0车轮前进
15.l2＝(α-δα)*(r+δr) α《0车轮后退。
[0016][0017]
具体的，使用激光里程计给出第一位移定位结果或/和第二位移定位结果。
[0018]
具体的，所述前进优化代价函数为：
[0019][0020]
或/和
[0021]
所述后退优化代价函数为：
[0022][0023]
第二方面，本发明的另一个实施例公开了一种轮式位移计误差实时标定装置，其包括如下单元：
[0024]
激光定位结果获取单元，用于获取获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_si,其中下标i表示第i时刻或/和获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果lidar_sj,其中下标j表示第j时刻；
[0025]
误差系数估计单元，用于根据所述第一位移定位结果或/和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数或/和后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；
[0026]
轮式位移计定位结果校正单元，用于根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。
[0027]
具体的，所述带误差参数测量模型为：
[0028]
l1＝(α+δα)*(r+δr) α》0车轮前进
[0029]
l2＝(α-δα)*(r+δr) α《0车轮后退。
[0030][0031]
具体的，使用激光里程计给出第一位移定位结果或/和第二位移定位结果。
[0032]
具体的，所述前进优化代价函数为：
[0033][0034]
或/和
[0035]
所述后退优化代价函数为：
[0036][0037]
第三方面，本发明的另一个实施例公开了一种机器人，所述机器人包括一中央处理器，一存储器，一激光里程计，一轮式位移计，所述所述存储器上存储有指令，所述处理器在执行所述指令时用以实现上述的一种轮式位移计误差实时标定方法。
[0038]
第四方面，本发明的另一个实施例公开了一种非易失性存储器，所述存储器上存储有指令，所述处理器在执行所述指令时用以实现上述的一种轮式位移计误差实时标定方法。
[0039]
本发明利用激光定位的定位结果去估计轮式轮式位移计带误差参数测量模型中的两个误差参数δα，δr从而提高巡逻机器人轮式位移计的精度。
附图说明
[0040]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]
图1是本发明实施例提供的一种轮式位移计误差实时标定方法流程图；
[0042]
图2是本发明实施例提供的另一种轮式位移计误差实时标定方法流程图；
[0043]
图3是本发明实施例提供的一种轮式位移计误差实时标定装置示意图；
[0044]
图4是本发明实施例提供的另一种轮式位移计误差实时标定装置示意图；
[0045]
图5是本发明实施例提供的一种轮式位移计误差实时标定设备示意图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
实施例一
[0048]
参考图1，本实施例公开了一种轮式位移计误差实时标定方法，其包括如下步骤：
[0049]
s1，设置轮式位移计带误差参数测量模型；
[0050]
本实施例的巡逻运行的机器人，具有激光定位以及轮式位移计，其中激光定位可以用来确认机器人的位置，激光定位功能可以由现有的激光雷达或激光里程计来实现，上述的激光定位方式均属于现有技术，本实施例不在赘述。轮式位移计的初始r可以直接根据轮胎参数给定，也可以用卡尺量；α角由码盘设备测量输出；初始时刻误差系数δrδα，设为0。
[0051]
轮式位移计测量模型如下：
[0052]
l1＝(α+δα)*(r+δr) α》0车轮前进
[0053]
l2＝(α-δα)*(r+δr) α《0车轮后退
[0054]
s2，获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_si,其中下标i表示第i时刻；
[0055]
本实施例的机器人具有激光里程计，激光里程计可以固定的时间间隔的给出机器人的定位信息，例如激光里程计可以间隔1s给出机器人的定位信息。
[0056]
s3，构建前进优化代价函数
[0057][0058]
s4，获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果lidar_sj,其中下标j表示第j时刻；
[0059]
本步骤的获取的方式类似于步骤s2，不在赘述。
[0060]
s5，构建后退优化代价函数
[0061][0062]
s6，根据所述第一位移定位结果和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数以及后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；
[0063]
调用ceres库中高斯-牛顿法迭代优化上述步骤中的代价函数，本质就是不断调整变量δr，δα，直至使整个达到极小值，完成轮式位移计误差系数估计。
[0064]
s7，根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。
[0065]
本实施例根据获取的误差系数，在后续的轮式位移计输出结果时，使用所述的误差系数来计算论述位移计的输出结果。
[0066]
本实施例利用激光定位的定位结果去估计轮式轮式位移计带误差参数测量模型中的两个误差参数δα，δr从而提高巡逻机器人轮式位移计的精度。
[0067]
实施例二
[0068]
参考图2，本实施例公开了一种轮式位移计误差实时标定方法，其包括如下步骤：
[0069]
s1，获取获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_si,其中下标i表示第i时刻或/和获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果lidar_sj,其中下标j表示第j时刻；
[0070]
s2，根据所述第一位移定位结果或/和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数或/和后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；
[0071]
其中，
[0072]
带误差参数的轮式位移计测量模型如下：
[0073]
l1＝(α+δα)*(r+δr) α》0车轮前进
[0074]
l2＝(α-δα)*(r+δr) α《0车轮后退
[0075]
前进优化代价函数为：
[0076][0077]
后退优化代价函数为：
[0078][0079]
s3，根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。
[0080]
本实施例利用激光定位的定位结果去估计轮式轮式位移计带误差参数测量模型中的两个误差参数δα，δr从而提高巡逻机器人轮式位移计的精度。
[0081]
实施例三
[0082]
参考图3，本实施例公开了一种轮式位移计误差实时标定装置，其包括如下单元：
[0083]
带误差参数测量模型设置单元，用于设置轮式位移计带误差参数测量模型；
[0084]
本实施例的巡逻运行的机器人，具有激光定位以及轮式位移计，其中激光定位可以用来确认机器人的位置，激光定位功能可以由现有的激光雷达或激光里程计来实现，上述的激光定位方式均属于现有技术，本实施例不在赘述。轮式位移计的初始r可以直接根据轮胎参数给定，也可以用卡尺量；α角由码盘设备测量输出；初始时刻误差系数δrδα，设为0。
[0085]
轮式位移计测量模型如下：
[0086]
l1＝(α+δα)*(r+δr) α》0车轮前进
[0087]
l2＝(α-δα)*(r+δr) α《0车轮后退
[0088]
第一位移定位结果获取单元，用于获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_si,其中下标i表示第i时刻；
[0089]
本实施例的机器人具有激光里程计，激光里程计可以固定的时间间隔的给出机器人的定位信息，例如激光里程计可以间隔1s给出机器人的定位信息。
[0090]
前进优化代价函数构建单元，用于构建前进优化代价函数
[0091][0092]
第二位移定位结果获取单元，用于获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位
移定位结果lidar_sj,其中下标j表示第j时刻；
[0093]
后退优化代价函数构建单元，用于构建后退优化代价函数
[0094][0095]
误差系数估计单元，用于根据所述第一位移定位结果和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数以及后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；
[0096]
调用ceres库中高斯-牛顿法迭代优化上述步骤中的代价函数，本质就是不断调整变量δr，δα，直至使整个达到极小值，完成轮式位移计误差系数估计。
[0097]
轮式位移计定位结果校正单元，用于根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。
[0098]
本实施例利用激光定位的定位结果去估计轮式轮式位移计带误差参数测量模型中的两个误差参数δα，δr从而提高巡逻机器人轮式位移计的精度。
[0099]
实施例四
[0100]
参考图4，本实施例公开了一种轮式位移计误差实时标定装置，其包括如下单元：
[0101]
激光定位结果获取单元，用于获取获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_si,其中下标i表示第i时刻或/和获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果lidar_sj,其中下标j表示第j时刻；
[0102]
误差系数估计单元，用于根据所述第一位移定位结果或/和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数或/和后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；
[0103]
其中，
[0104]
带误差参数的轮式位移计测量模型如下：
[0105]
l1＝(α+δα)*(r+δr) α》0车轮前进
[0106]
l2＝(α-δα)*(r+δr) α《0车轮后退
[0107]
前进优化代价函数为：
[0108][0109]
后退优化代价函数为：
[0110]
[0111]
轮式位移计定位结果校正单元，用于根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。
[0112]
本实施例利用激光定位的定位结果去估计轮式轮式位移计带误差参数测量模型中的两个误差参数δα，δr从而提高巡逻机器人轮式位移计的精度。
[0113]
实施例五
[0114]
本实施例公开了一种机器人，所述机器人包括一中央处理器，一存储器，一激光里程计，一轮式位移计，所述所述存储器上存储有指令，所述处理器在执行所述指令时用以实现上述的轮式位移计误差实时标定方法。
[0115]
实施例六
[0116]
参考图5，图5是本实施例的一种轮式位移计误差实时标定设备的结构示意图。该实施例的轮式位移计误差实时标定设备20包括处理器21、存储器22以及存储在所述存储器22中并可在所述处理器21上运行的计算机程序。所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述方法实施例中的步骤。或者，所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
[0117]
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器22中，并由所述处理器21执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述轮式位移计误差实时标定设备20中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成实施例二中的各个模块,各模块具体功能请参考上述实施例所述的装置的工作过程，在此不再赘述。
[0118]
所述轮式位移计误差实时标定设备20可包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是轮式位移计误差实时标定设备20的示例，并不构成对轮式位移计误差实时标定设备20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述轮式位移计误差实时标定设备20还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0119]
所述处理器21可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器21是所述轮式位移计误差实时标定设备20的控制中心，利用各种接口和线路连接整个轮式位移计误差实时标定设备20的各个部分。
[0120]
所述存储器22可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器21通过运行或执行存储在所述存储器22内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器22内的数据，实现所述轮式位移计误差实时标定设备20的各种功能。所述存储器22可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字
(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0121]
其中，所述轮式位移计误差实时标定设备20集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器21执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0122]
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0123]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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。
技术特征：1.一种轮式位移计误差实时标定方法，其包括如下步骤：s1，获取获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_s
i
,其中下标i表示第i时刻或/和获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果lidar_s
j
,其中下标j表示第j时刻；s2，根据所述第一位移定位结果或/和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数或/和后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；s3，根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述带误差参数测量模型为：l1＝(α+δα)*(r+δr)α>0车轮前进l2＝(α-δα)*(r+δr)α<0车轮后退。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：使用激光里程计给出第一位移定位结果或/和第二位移定位结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述前进优化代价函数为：或/和所述后退优化代价函数为：5.一种轮式位移计误差实时标定装置，其包括如下单元：激光定位结果获取单元，用于获取获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果lidar_s
i
,其中下标i表示第i时刻或/和获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果lidar_s
j
,其中下标j表示第j时刻；误差系数估计单元，用于根据所述第一位移定位结果或/和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数或/和后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；轮式位移计定位结果校正单元，用于根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于：所述带误差参数测量模型为：
l1＝(α+δα)*(r+δr)α>0车轮前进l2＝(α-δα)*(r+δr)α<0车轮后退。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：使用激光里程计给出第一位移定位结果或/和第二位移定位结果。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于：所述前进优化代价函数为：或/和所述后退优化代价函数为：9.一种机器人，所述机器人包括一中央处理器，一存储器，一激光里程计，一轮式位移计，所述所述存储器上存储有指令，所述处理器在执行所述指令时用以实现权利要求1-4中任一项所述的方法。10.一种非易失性存储器，所述存储器上存储有指令，所述处理器在执行所述指令时用以实现权利要求1-4中任一项所述的方法。
技术总结本发明提供了一种轮式位移计误差实时标定方法，S1，获取获取机器人正常前进的激光定位的第一位移定位结果或/和获取机器人正常后退行进的激光定位的第二位移定位结果；S2，根据所述第一位移定位结果或/和第二位移定位结果采用高斯-牛顿法优化所述前进优化代价函数或/和后退优化代价函数，获取所述轮式位移计带误差参数测量模型中的误差系数；S3，根据所述误差系数对轮式位移计的定位结果进行校正获取轮式位移计给出的最终定位结果。本发明利用激光定位的定位结果去估计轮式轮式位移计带误差参数测量模型中的两个误差参数，从而提高巡逻机器人轮式位移计的精度。高巡逻机器人轮式位移计的精度。高巡逻机器人轮式位移计的精度。
技术研发人员：袁国斌 柏林 刘彪 舒海燕 沈创芸 祝涛剑 王恒华 方映峰
受保护的技术使用者：广州高新兴机器人有限公司
技术研发日：2022.07.08
技术公布日：2022/11/1
