本申請涉及智能導航，且更為具體地，涉及一種基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、隨著機器人技術的不斷發(fā)展，移動機器人在各個領域的應用越來越廣泛。特別是在復雜環(huán)境中，如倉庫、工廠等，移動機器人的導航定位能力顯得尤為重要。

2、電子羅盤作為一種利用地磁場進行定向的傳感器，具有不受光線、遮擋等因素影響的優(yōu)點，因此在導航定位領域具有廣泛的應用前景。然而，單獨使用電子羅盤進行導航定位可能會受到地磁場干擾、誤差累積等問題的影響。因此，需要結合其他傳感器信息以實現(xiàn)更為準確、穩(wěn)定的導航定位。并且，傳統(tǒng)的移動機器人導航定位方法多依賴于預先設定的地圖或環(huán)境模型。當環(huán)境發(fā)生變化時，由于機器人無法實時更新其環(huán)境感知和地圖信息，可能無法有效工作。

3、因此，期待一種優(yōu)化的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)及方法。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)及方法，其采用基于深度學習的人工智能技術對電子羅盤、加速度計和陀螺儀采集的機器人航向角數(shù)據(jù)、加速度值和角速度值進行分析處理，從中挖掘出機器人的方向和姿態(tài)信息，并利用激光掃描儀進行實時環(huán)境感知與地圖構建，從而結合周圍環(huán)境信息與機器人方向姿態(tài)信息進行機器人導航路徑的規(guī)劃。這樣，可以實時調整導航策略，提高機器人在復雜環(huán)境中的導航定位精度和適應性。

2、相應地，根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其包括：

3、移動機器人狀態(tài)感知模塊，用于獲取由部署于移動機器人上的激光掃描儀采集的周圍環(huán)境的點云數(shù)據(jù)，以及，由部署于所述移動機器人上的電子羅盤、加速度計和陀螺儀采集的所述移動機器人的航向角數(shù)據(jù)、加速度值和角速度值；

4、周圍環(huán)境三維建模模塊，用于基于所述周圍環(huán)境的點云數(shù)據(jù)，對所述周圍環(huán)境進行三維建模以得到周圍環(huán)境三維模型；

5、目標位置嵌入模塊，用于在所述周圍環(huán)境三維模型中標記目標位置信息后進行三維空間特征提取以得到目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量；

6、機器人姿態(tài)特征提取模塊，用于基于所述航向角數(shù)據(jù)、所述加速度值和所述角速度值，提取機器人當前姿態(tài)特征向量；

7、路徑規(guī)劃模塊，用于基于所述目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量和所述機器人當前姿態(tài)特征向量的交互融合特征，生成控制指令。

8、在上述基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)中，所述目標位置嵌入模塊，包括：目標位置標記單元，用于在所述周圍環(huán)境三維模型中標記目標位置信息以得到包含目標位置的周圍環(huán)境三維模型；三維空間特征提取單元，用于將所述包含目標位置的周圍環(huán)境三維模型通過基于三維卷積神經網絡模型的三維空間特征提取器以得到所述目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量。

9、在上述基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)中，所述基于三維卷積神經網絡模型的三維空間特征提取器包括輸入層、三維卷積層、基于relu激活函數(shù)的激活層、池化層、批量歸一化層和輸出層。

10、在上述基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)中，所述機器人姿態(tài)特征提取模塊，用于：將所述航向角數(shù)據(jù)、所述加速度值和所述角速度值排列為機器人姿態(tài)參數(shù)輸入向量后通過基于全連接層的參數(shù)編碼器以得到所述機器人當前姿態(tài)特征向量。

11、在上述基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)中，所述路徑規(guī)劃模塊，包括：關聯(lián)交互融合單元，用于對所述目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量和所述機器人當前姿態(tài)特征向量進行關聯(lián)編碼以得到機器人導航定位表征特征矩陣；特征分布優(yōu)化單元，用于對所述機器人導航定位表征特征矩陣進行基于深度錨定特征的位置散射以得到優(yōu)化機器人導航定位表征特征矩陣；機器人控制單元，用于將所述優(yōu)化機器人導航定位表征特征矩陣通過基于分類器的路徑規(guī)劃器以得到所述控制指令，所述控制指令用于表示機器人當前時間點的移動方向。

12、在上述基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)中，所述關聯(lián)交互融合單元，用于：計算所述目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量的轉置向量與所述機器人當前姿態(tài)特征向量的向量乘積以得到所述機器人導航定位表征特征矩陣。

13、在上述基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)中，所述特征分布優(yōu)化單元，包括：特征展平化子單元，用于將所述機器人導航定位表征特征矩陣進行特征展平化以得到機器人導航定位表征特征向量；位置散射子單元，用于對所述機器人導航定位表征特征向量進行基于深度錨定特征的位置散射以得到優(yōu)化機器人導航定位表征特征向量；反向特征聚合子單元，用于將所述優(yōu)化機器人導航定位表征特征向量按照所述特征展平化的方式進行反向特征聚合以得到所述優(yōu)化機器人導航定位表征特征矩陣。

14、在上述基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)中，所述位置散射子單元，用于：確定所述機器人導航定位表征特征向量的特征值集合的均值；對所述機器人導航定位表征特征向量的各個特征值進行累加求和以得到所述機器人導航定位表征特征向量的總和值；將所述機器人導航定位表征特征向量的總和值減去所述機器人導航定位表征特征向量的均值后除以預定超參數(shù)再除以所述機器人導航定位表征特征向量的長度以得到第一商值；對所述第一商值計算以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)值以得到第一自然指數(shù)函數(shù)值；將所述第一自然指數(shù)函數(shù)值與所述機器人導航定位表征特征向量進行按位置點乘以得到所述優(yōu)化機器人導航定位表征特征向量。

15、根據(jù)本申請的另一個方面，提供了一種基于電子羅盤的移動機器人導航定位方法，其包括：

16、獲取由部署于移動機器人上的激光掃描儀采集的周圍環(huán)境的點云數(shù)據(jù)，以及，由部署于所述移動機器人上的電子羅盤、加速度計和陀螺儀采集的所述移動機器人的航向角數(shù)據(jù)、加速度值和角速度值；

17、基于所述周圍環(huán)境的點云數(shù)據(jù)，對所述周圍環(huán)境進行三維建模以得到周圍環(huán)境三維模型；

18、在所述周圍環(huán)境三維模型中標記目標位置信息后進行三維空間特征提取以得到目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量；

19、基于所述航向角數(shù)據(jù)、所述加速度值和所述角速度值，提取機器人當前姿態(tài)特征向量；

20、基于所述目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量和所述機器人當前姿態(tài)特征向量的交互融合特征，生成控制指令。

21、與現(xiàn)有技術相比，本申請?zhí)峁┑幕陔娮恿_盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)及方法，其采用基于深度學習的人工智能技術對電子羅盤、加速度計和陀螺儀采集的機器人航向角數(shù)據(jù)、加速度值和角速度值進行分析處理，從中挖掘出機器人的方向和姿態(tài)信息，并利用激光掃描儀進行實時環(huán)境感知與地圖構建，從而結合周圍環(huán)境信息與機器人方向姿態(tài)信息進行機器人導航路徑的規(guī)劃。這樣，可以實時調整導航策略，提高機器人在復雜環(huán)境中的導航定位精度和適應性。

技術特征：

1.一種基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，所述目標位置嵌入模塊，包括：

3.根據(jù)權利要求2所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，所述基于三維卷積神經網絡模型的三維空間特征提取器包括輸入層、三維卷積層、基于relu激活函數(shù)的激活層、池化層、批量歸一化層和輸出層。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，所述機器人姿態(tài)特征提取模塊，用于：

5.根據(jù)權利要求4所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，所述路徑規(guī)劃模塊，包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，所述關聯(lián)交互融合單元，用于：

7.根據(jù)權利要求6所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，所述特征分布優(yōu)化單元，包括：

8.根據(jù)權利要求7所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)，其特征在于，所述位置散射子單元，用于：

9.一種基于電子羅盤的移動機器人導航定位方法，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權利要求9所述的基于電子羅盤的移動機器人導航定位方法，其特征在于，在所述周圍環(huán)境三維模型中標記目標位置信息后進行三維空間特征提取以得到目標位置嵌入周圍環(huán)境三維模型特征向量，包括：

技術總結
本申請涉及智能導航技術領域，其具體地公開了一種基于電子羅盤的移動機器人導航定位系統(tǒng)及方法，其采用基于深度學習的人工智能技術對電子羅盤、加速度計和陀螺儀采集的機器人航向角數(shù)據(jù)、加速度值和角速度值進行分析處理，從中挖掘出機器人的方向和姿態(tài)信息，并利用激光掃描儀進行實時環(huán)境感知與地圖構建，從而結合周圍環(huán)境信息與機器人方向姿態(tài)信息進行機器人導航路徑的規(guī)劃。這樣，可以實時調整導航策略，提高機器人在復雜環(huán)境中的導航定位精度和適應性。

技術研發(fā)人員：付艷彬,劉振華
受保護的技術使用者：吉林省中微電子科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/10/10