一种机器人作业定位方法、装置、电子设备及其存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种机器人作业定位方法、装置、电子设备及其存储介质。

背景技术

随着人工智能的高速发展，越来越多的工厂开始进行智能化升级改造。复合机器人可在多种复杂环境下的工厂进行作业，复合机器人也成为了工厂智能化升级的主要选择。

在机器人的工作过程中，对于机器人的精确定位是非常重要的问题，目前大多数的复合机器人定位方式为SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建)定位、二维码定位及平面反光板定位等定位方法。

基于上述的现有技术方案，定位方法过程繁琐，对于作业环境的要求也较高，增加了工厂的布置成本，不利于工程进行大规模的智能升级改造。

发明内容

本发明提供了一种机器人作业定位方法、装置、电子设备及其存储介质，以解决现有技术中存在的机器人定位过程复杂以及对机器人执行定位方法的作业环境要求高的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种机器人作业定位方法，包括：

在机器人向作业对象的移动过程中，获取机器人与作业对象之间的激光测距数据集，其中，激光测距数据集中包括机器人与作业对象之间的多角度激光测距数据，在作业对象上设置有反光板，反光板设置在作业对象的朝向机器人方向；

在激光测距数据集中包括预设距离值的情况下，确定激光测距数据集中预设距离值对应的中心数据标签，以及，基于激光测距数据集中各激光测距数据确定反光板边缘对应的边缘数据标签；

基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置。

可选的，获取机器人与作业对象之间的激光测距数据集，包括：

控制激光测距设备基于预设角度间隔发送测距激光信号，并接收作业对象的各反射激光信号，基于各角度对应的测距激光信号和测距激光信号确定各角度的激光测距数据，其中，各角度的激光测距数据分别对应数据标签。

可选的，基于激光测距数据集中各激光测距数据确定反光板边缘对应的边缘数据标签，包括：

基于激光测距数据集中相邻激光测距数据之间的差值确定边缘激光测距数据，并确定边缘激光测距数据对应的边缘数据标签。

可选的，在基于激光测距数据集中相邻激光测距数据之间的差值确定边缘激光测距数据之后，还包括：

获取预先设置的突变阈值，其中，突变阈值基于反光板的厚度确定；

依次确定相邻激光测距数据之间的差值，基于突变阈值对差值进行判定；

将差值与突变阈值相匹配的情况下，基于差值对应的相邻激光测距数据确定边缘激光测距数据。

可选的，突变阈值的确定方法包括：

基于反光板的横向长度和预设距离值，确定预设作业位置对应的角度数据；

基于反光板的厚度、预设距离值和角度数据确定反光板边缘外的第一距离数据；以及，基于反光板的横向长度、预设距离值确定反光板边缘内的第二距离数据；

基于第一距离数据和第二距离数据确定突变阈值。

可选的，边缘数据标签包括第一边缘数据标签和第二边缘数据标签；

基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置，包括：

基于中心数据标签与第一边缘数据标签的第一差值，和中心数据标签与第二边缘数据标签的差值，确定中心误差；

若中心误差小于误差阈值，则确定机器人的当前位置位于预设作业位置。

可选的，方法还包括：

若机器人的当前位置未位于预设作业位置，则横向调节机器人的位置，并重新进行预设作业位置的判定。

根据本发明的另一方面，提供了一种机器人作业定位装置，包括：

激光测距数据集获取模块，用于在机器人向作业对象的移动过程中，获取机器人与作业对象之间的激光测距数据集，其中，激光测距数据集中包括机器人与作业对象之间的多角度激光测距数据，在作业对象上设置有反光板，反光板设置在作业对象的朝向机器人方向；

数据标签确定模块，用于在激光测距数据集中包括预设距离值的情况下，确定激光测距数据集中预设距离值对应的中心数据标签，以及，基于激光测距数据集中各激光测距数据确定反光板边缘对应的边缘数据标签；

作业位置确定模块，用于基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的机器人作业定位方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的机器人作业定位方法。

本发明实施例的技术方案，通过采用立体反光板进行定位，利用机器人的激光测距设备测距数据提取机器人与立体反光板的几何信息进行定位，解决了现有技术中的定位方法过于复杂、累计误差较大的问题，简化了利用反光板定位的方法，减少了在复杂工厂环境下的机器人作业定位需求，提高了机器人的定位效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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。

图1是本发明实施例一提供的一种机器人作业定位方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种机器人作业定位方法的激光测距示意图；

图3是本发明实施例二提供的一种机器人作业定位装置的结构示意图；

图4是实现本发明实施例的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

工厂进行智能化升级改造，多数采用复合机器人。复合机器人通常由移动机器人底盘与机械臂等末端执行机构组成，由于复合机器人移动方便，末端执行机构作业灵活等特点，复合机器人可在多种复杂环境下的工厂进行作业，所以复合机器人也成为了工厂智能化升级的主要选择。但受限于过去的建筑技术，现有工厂整体环境较为复杂，尤其体现在工厂地面不够平整，这将增加复合机器人移动过程中的累计误差，导致复合机器人无法有效定位。提高现有复合机器人的定位精度可以有效解决复杂工厂环境下的机器人定位作业问题。目前大多数的复合机器人定位方式为Slam定位、二维码定位及平面反光板定位等定位方法。Slam定位方法由于机器人移动底盘存在里程计误差，机器人长时间工作的累计误差越来愈大，导致定位精度难以得到保障，无法在复杂工厂环境下进行作业级定位。二维码定位方式能提供相对较高精度的定位，但是由于复杂工厂常常伴随着多灰尘，高油污等恶劣工作环境，二维码的表面信息有可能被污渍遮盖，进而难以进行机器人的定位。平面反光板定位方式，往往需要对工厂进行整体布局，在多个地点布置至少三个平面反光板且平面反光板不能放置在同一直线上，采用三边定位、三角定位等几何算法才进行机器人的定位。此方法虽然能保障定位精度，但是布置过程成本高，算法复杂。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种机器人作业定位方法的流程图，本实施例可适用于机器人在作业过程中进行自主定位的情况，该方法可以由机器人作业定位装置来执行，该机器人作业定位装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该机器人作业定位装置可配置于机器人或者导航仪等智能电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、在机器人向作业对象的移动过程中，获取机器人与作业对象之间的激光测距数据集。

其中，激光测距数据集中包括机器人与作业对象之间的多角度激光测距数据，在作业对象上设置有反光板，反光板设置在作业对象的朝向机器人方向。机器人的移动方向可以是朝向作业对象方向，例如与作业对象上反光板的垂直方向。

其中，作业对象指的是用于可以是机器人执行作业的对象，此处的作业对象可以是电子设备，也可以是其他对象，该作业对象可以是根据机器人的作业功能和作业场景确定的。示例性的，机器人可以是喷涂机器人，作业对象可以是待喷涂的墙壁或者待喷涂的电子设备等；此处对机器人的功能与作业对象的类型不作限定。

激光测距是通过激光测距设备发射激光束，该激光束击中障碍物后被反射回来并被激光接收系统接收和处理，获得激光测距设备的激光发射时间和激光反射回来后接收的时间之间的时间，即飞行激光的时间。根据飞行激光的时间和光速，可以计算激光测距设备与其他物体的距离。其他物体包含但不限于机器设备、障碍物等。反光板是用于反射光信号、提高激光测距设备量程、实现远距离稳定测距的一种工具，放置在作业对象的朝向机器人方向的正前方，本实施例中不限定反光板在作业对象上的设置方式，例如可以将反光板与作业对象进行黏连，例如可以是通过螺丝等连接部件对反光板与作业对象进行连接等，使得反光板可以随作业对象的移动而移动。可选的，反光板与机器人上的激光测距部件的高度相匹配，以便于机器人进行作业定位。

具体的，装有激光雷达的激光测距设备放置在机器人的正前方，反光板设置在作业对象的朝向机器人方向的正前方，在机器人向作业对象的移动过程中，激光测距设备发射激光束进行扫描，其中，发送的激光束为水平方向上的多角度激光束，激光束发射范围可以根据需要自动进行设置，例如，若作业对象设置在机器人的正前方，可以设置在机器人前方朝向作业对象的方向的发射范围为180°。当激光束发射到机器人移动方向上的反光板后经反光板反射，由机器人的激光接系统接收和处理激光信号，记录相应的激光发射角度以及各个角度的激光束的发射时间和接收时间的差值，并计算各个角度对应的距离数据，获得多角度激光测距数据集。

可选的，获取机器人与作业对象之间的激光测距数据集，包括：控制激光测距设备基于预设角度间隔发送测距激光信号，并接收作业对象的各反射激光信号，基于各角度对应的测距激光信号和测距激光信号确定各角度的激光测距数据，其中，各角度的激光测距数据分别对应数据标签。

其中，预设角度间隔具体可以理解为是激光测距设备记录的激光测距设备发射的相邻的激光束之间的角度间隔，可以通过机器人控制系统设置激光测距设备的预设角度间隔，预设角度间隔可以根据实际情况进行设定，可以知道的是，预设角度间隔越小，定位越准确。例如，可以设置预设角度间隔为1°，若激光测距设备发射激光范围为180°，则激光测距设备从左向右依次记录0°、1°、2°、……、180°等角度对应的测距激光信号。数据标签具体可以理解为是用于区分每一个角度及其对应的激光测距数据而设置的索引值，可以设置整数作为数据标签，例如，0°对应的数据标签记为1，1°对应的数据标签为2，每增加一个预设角度间隔，数据标签就执行加一操作。在一些实施例中，数据标签还可以是各个激光测距数据对应的角度序列号，根据激光测距数据对应角度的排序，依次设置角度序列号，该角度序列号为正整数，且相邻角度序列号之间差值为1。示例性的，激光测距设备从左向右依次记录0°、2°、4°、……、180°等角度对应的测距激光信号，相应的，数据标签依次可以是1、2、3…,此处数据标签与测距激光信号的角度数据无直接关联，与测距激光信号的角度顺序有关。

具体的，激光测距设备发射测距激光信号，机器人控制系统设置预设角度间隔为α，设置数据标签对应的变量名称为id。测距激光信号发射到作业对象或者障碍物后反射，机器人的激光接收系统接收各反射激光信号，激光测距设备记录各个角度的激光信号的发射时间和接收时间的时间间隔，并根据光速和时间间隔计算机器人在各个角度上与作业对象或者障碍物之间的距离。在数据记录的过程中，对每一个角度及其对应的距离设置一个数据标签，此数据标签是唯一的，不能重复。例如：对发射范围从左到右依次进行测距数据记录，从0°开始记录，数据标签设置为1，记录对应的激光测距设备测得的距离，预设间隔角度为α，则下一条记录为数据标签为2，记录激光发射角度为α所对应的激光测距设备测得的距离，以此类推，对激光发射范围内的以α为角度间隔发射激光束进行测距，并对激光测距设备测得的各个角度及其对应的距离进行记录，形成激光测距数据集。

在本实施例中，通过激光测距设备根据预设角度间隔发射激光信号，并记录各个角度的激光信号的发射时间和接收时间，计算各个角度对应的机器人与障碍物或者机器人与作业对象前方反光板的距离，对每一个角度设置对应的唯一的数据标签，形成激光测距数据集，为后面机器人高效定位提供可靠的数据基础。

S120、在激光测距数据集中包括预设距离值的情况下，确定激光测距数据集中预设距离值对应的中心数据标签，以及，基于激光测距数据集中各激光测距数据确定反光板边缘对应的边缘数据标签。

其中，预设距离值具体可以理解为是机器人的预设作业位置与作业对象前方的反光板之间的垂直线距离，也可以理解为是预设作业位置与作业对象前方的反光板之间的最短距离，可以由激光测距设备测量得到，在激光测距数据集中包括预设距离值，表明机器人与作业对象之间的垂直距离满足预设作业位置的垂直条件，进一步验证机器人是否在横向方向上是否满足预设作业位置的横向条件，其中，预设作业位置的横向条件可以是机器人的横向位置位于反光板的中心对应位置。中心数据标签指的是与预设距离值相等的激光测距数据对应的数据标签。边缘数据标签指的是落于具有一定厚度的反光板的左侧边缘和右侧边缘的激光射线测得的激光测距数据对应的数据标签，其中，反光板的厚度可以根据机器人的工作环境进行确定，也可以根据一些实验数据进行设置。

可选的，基于激光测距数据集中相邻激光测距数据之间的差值确定边缘激光测距数据，并确定边缘激光测距数据对应的边缘数据标签。

具体的，采用fabs绝对值函数计算激光测距数据集中相邻两个激光测距数据之间的差值。边缘激光测距数据可以通过获取的差值大小进行确定，因为使用的反光板具有一定的厚度，所以当激光扫射在反光板的边缘前后时，导致反光板边缘的前后相邻两束激光对应的激光测距数据产生较大的差值，通过对差值进行计算和处理，确定边缘激光测距数据。可以通过机器人控制系统对差值进行处理，比如采用设置差值阈值、突变阈值的具体方法进行判断，获取边缘激光测距数据，进而确定边缘测距数据对用的边缘数据标签。

示例性的，通过激光测距设备测量所得的激光测距数据为d

Δd

根据上述公式计算各相邻激光测距数据之间的差值，如果存在差值较大的情况，那么可以判断此差值对应的相邻两个激光测距数据中存在边缘激光测距数据，可以判定其中相对较小的激光测距数据为边缘激光测距数据，该边缘激光测距数据对应的数据标签即为边缘数据标签。

可选的，在基于激光测距数据集中相邻激光测距数据之间的差值确定边缘激光测距数据之后，还包括：获取预先设置的突变阈值，其中，突变阈值基于反光板的厚度确定；依次确定相邻激光测距数据之间的差值，基于突变阈值对差值进行判定；将差值与突变阈值相匹配的情况下，基于差值对应的相邻激光测距数据确定边缘激光测距数据。

其中，突变阈值主要表征激光测距数据是否存在突然变化及其变化范围的情况，包含突然变大或者突然变小等，可以根据反光板的厚度进行预先计算和设置。

具体的，根据作业位置前方的反光板的厚度，计算获取对应的突变阈值，预先设置在激光测距设备中，将激光测距设备放在定位作业位置的正前方。通过内置在机器人中的数据接口获取机器人上的激光测距设备获取的激光测距数据集，由机器人控制系统依次对相邻两个激光测距数据进行差值计算，获取各个差值及其差值对应的数据标签。如果差值与突变阈值相匹配，则表示该差值对应的两个激光测距数据中存在边缘激光测距数据，取较小的激光测距数据为边缘激光测距数据，激光测距数据对应的数据标签即为边缘数据标签。

可选的，突变阈值的确定方法包括：基于反光板的横向长度和预设距离值，确定预设作业位置对应的角度数据；基于反光板的厚度、预设距离值和角度数据确定反光板边缘外的第一距离数据；以及，基于反光板的横向长度、预设距离值确定反光板边缘内的第二距离数据；基于第一距离数据和第二距离数据确定突变阈值。

其中，预设作业位置对应的角度数据具体可以理解为激光测距设备发射在反光板垂直中心线方向上的激光束与反光板边缘处的激光束之间的夹角。第一距离数据和第二距离数据具体可以理解为是处于方向板边缘处相邻的激光测距数据，可以理解为与突变阈值相匹配的差值对应的相邻的激光测距数据。

具体的，突变阈值使用Δd表示。测量反光板的厚度为H，长度为b，激光测距设备在扫描立体反光板时，由于立体反光板存在一定厚度，激光测距设备数据集中会有两个相邻的距离数据发生突变，通过已知相关数据，进行几何计算得到突变阈值Δd。

如附图2所示，图2是本发明实施例提供的一种机器人作业定位方法的激光测距示意图，图中包含作业对象100、反光板200，激光测距设备300等。激光测距设备300通过在反光板200的垂直中心线上的激光测得的激光测距设备300与反光板200之间距离为d，激光测距设备300通过发射至反光板200右侧边缘处的激光所测得的距离为d1，即第一距离数据。其中，垂直中心线上的激光束与第一距离数据对应的激光束之间的夹角为β，激光测距设备300通过发射至反光板200右侧边缘处的激光的下一束激光所测得的距离为d2，即第二距离数据，具体的，由于激光测距设备发射的激光束之间的夹角非常小，因此在计算突变阈值的情况下，可以忽略不计，可以获得上述变量之间的关系为：

需要说明的是，机器人在工厂的实际工作过程中，为了使定位效果更好，设置的突变阈值一般是小于或者等于Δd值，可以通过在计算得出的Δd值的基础上乘以一定的容错系数确定突变阈值的大小，示例性的，容错系数可以设置为1或者0.95等。

在一些实施例中，通过设置反光板200的垂直中心线的数据标签为mid_id，获取此时激光测距设备300到反光板200的垂直中线距离d，即激光测距设备300到达反光板200的最短距离d。通过fabs函数计算两个相邻激光测距数据的差值，以获得反光板200边缘激光测距突变值error_dis。其中测距突变值存在机器人运动前后方向，以反光板200的垂直中线数据标签mid_id为起点，设定数据标签id搜索范围的最小数据标签min_id及最大数据标签max_id，开始搜索激光测距数据集中的两处测距突变值error_dis，通过下面的公式确定error_dis的值。

其中，i和j取正整数，根据上述公式获取最小数据标签min_id和最大数据标签max_id之间的相邻两个数据标签对应的激光测距数据值之间的差值，以mid_id为起点，获取i值从0至max_id-min_id之间的数据标签对应的激光测距数据差值，当计算出的测距突变值error_dis第一次等于或大于突变阈值Δd，则可以认为该数据标签对应的激光扫描的位置为反光板200的后边缘，同理，以mid_id为起点，获取j值从0至mid_id-min_id之间的数据标签对应的激光测距数据差值，当计算出的测距突变值error_dis第一次等于或大于突变阈值Δd，则可以认为该数据标签对应的激光扫描的位置为反光板200的前边缘。若找到前后两处突变的情况下，将此时的两处数据标签id记为反光板200前边缘数据标签front_id及反光板200后边缘数据标签end_id。

在本实施例中，在激光测距数据集中寻找等于预设距离值，如果存在该激光测距数据，则可以确定中心数据标签，以及，根据确定激光测距数据集中相邻两个激光测距数据之间的差值，并结合突变阈值进行判断，获得边缘数据标签。这样仅通过具有一定厚度的反光板便可以确定中心数据标签和边缘数据标签，从而可以对机器人进行定位，为后面确定该机器人是否处于作业位置奠定了基础。

S130、基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置。

其中，预设作业位置指的是位于反光板的垂直中心线上的位置，根据中心数据标签和边缘数据标签之间的数据关系进行确定，比如可以判定中心数据标签与边缘数据标签的差值的绝对值是否相等或者差值是否在预设的误差范围内，如果满足，则可以确定机器人的当前位置是位于预设作业位置的，反之，机器人不在预设作业位置。

可选的，边缘数据标签包括第一边缘数据标签和第二边缘数据标签；

基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置，包括：基于中心数据标签与第一边缘数据标签的第一差值，和中心数据标签与第二边缘数据标签的差值，确定中心误差；若中心误差小于误差阈值，则确定机器人的当前位置位于预设作业位置。

其中，第一边缘数据标签和第二边缘数据标签具体可以理解为反光板的两侧的边缘激光测距数据分别对应的数据标签。中心误差指的是位于第一边缘数据标签和第二边缘数据标签中间的数据标签与中心数据标签之间的差值，可以采用abs绝对值函数计算。

具体的，在机器人移动方向上的相关作业点设置立体反光板，机器人在移动到反光板正前方区域时，若激光测距设备在测距过程中发现采集到的激光测距数据集中存在等于上述设置的距离数据d的激光测距数据，则认为机器人已经进入反光板前方区域。此时通过计算反光板前边缘数据标签front_id及立体反光板后边缘数据标签end_id与反光板的垂直中心线数据标签mid_id的相对关系判断机器人是否达到反光板中心。若立体反光板的垂直中心线数据标签mid_id在立体反光板前边缘数据标签front_id及反光板后边缘数据标签end_id正中间，则可认为机器人已经到达了立体反光板的前方正中心。采用abs绝对值函数计算其相对关系。error_id＝abs(abs(front_id-mid_id)-abs(end_id-mid_id))

若error_id＝0,即反光板的垂直中心线数据标签在反光板前边缘数据标签与反光板后边缘数据标签中间。若error_id＝2，即反光板的垂直中心线数据标签与反光板前边缘数据标签与反光板后边缘数据标签中间值相差一个数据标签的误差。由于激光测距设备的角分辨率极高，激光测距设备扫描一周获得的数据集高达上千个数据，所以可以认为若error_id<3即认为机器人已经到达反光板中心。

进一步的，机器人作业定位方法，还包括：若机器人的当前位置未位于预设作业位置，则横向调节机器人的位置，并重新进行预设作业位置的判定。

具体的，若机器人的当前位置只是进入反光板的前方区域而未位于预设作业位置的情况下，即激光测距设备在测距过程中发现其测距距离等于上述设置的距离数据d，机器人将继续移动直到反光板边缘测距突变索引值front_id及end_id关于mid_id对称分布。

在本实施例中，通过基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置，对机器人进行定位，如机器人未到达预设作业位置，可以实时通过控制器对机器人的位置继续进行调节，直到测得的反光板边缘测距突变索引值front_id及end_id关于mid_id对称分布，即机器人位于预设作业位置。通过这样的控制过程，可以对不满足作业需求的机器人进行快速调节，提高定位效率。

在一些实施例中，采用立体反光板进行定位，即利用复合机器人的激光雷达测距数据提取机器人与立体反光板的几何信息进行定位，本定位方法简单，可以搭载任何机器人路径规划算法及相关导航方式完成复杂工厂环境下的复合机器人作业定位需求。比如，复合机器人移动底盘通常采用电磁导航、磁条导航等导航方法。电磁导航方式需要导引线，导引线是提前铺设在机器人移动底盘规定的行驶路径的底下的导线特定频率、特定电压和特定电流的交流电通过导线，四周因交流电而形成交变电磁场。移动底盘装备的电磁传感器感应到该电磁场，向移动底盘控制系统反馈信息，移动底盘控制系统根据反馈信息，控制复合机器人沿着规定路径行驶。磁条导航方式和电磁导航方式的工作原理是相似的，差别在于磁条导航方式的导引线是磁条，并且电磁传感器自带激励线圈。由于复合作业机器人的作业路线往往是提前规划好的，本定位算法可以结合机器人路径规划，只需要在作业定位点前放置具有一定厚度的反光即可完成机器人定位。

本实施例的技术方案中，通过将具有一定厚度的反光板放置在作业设备的正前方，且该方向是朝向机器人的方向，使用激光测距设备获得激光测距数据集，通过机器人控制系统对激光测距数据集进行处理，获得中心数据标签和边缘数据标签，进而判断机器人是否位于预设作业位置，若没有位于预设作业位置，可以控制机器人移动调节其位置，直到移动到预设作业位置。通过此方法对机器人进行快速作业定位以及位置调节，简化了现有技术的定位方法，减少了对机器人作业环境的要求，提高了机器人定位的效率。

实施例二

图3是本发明实施例二提供的一种机器人作业定位装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：

激光测距数据集获取模块310，用于在机器人向作业对象的移动过程中，获取机器人与作业对象之间的激光测距数据集，其中，激光测距数据集中包括机器人与作业对象之间的多角度激光测距数据，在作业对象上设置有反光板，反光板设置在作业对象的朝向机器人方向；

数据标签确定模块320，用于在激光测距数据集中包括预设距离值的情况下，确定激光测距数据集中预设距离值对应的中心数据标签，以及，基于激光测距数据集中各激光测距数据确定反光板边缘对应的边缘数据标签；

作业位置确定模块330，用于基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置。

可选的，数据标签确定模块320，具体用于：

可选的，基于激光测距数据集中相邻激光测距数据之间的差值确定边缘激光测距数据，并确定边缘激光测距数据对应的边缘数据标签。

在基于激光测距数据集中相邻激光测距数据之间的差值确定边缘激光测距数据之后，还包括：

获取预先设置的突变阈值，其中，突变阈值基于反光板的厚度确定；

依次确定相邻激光测距数据之间的差值，基于突变阈值对差值进行判定；

将差值与突变阈值相匹配的情况下，基于差值对应的相邻激光测距数据确定边缘激光测距数据。

突变阈值的确定方法包括：

基于反光板的横向长度和预设距离值，确定预设作业位置对应的角度数据；

基于反光板的厚度、预设距离值和角度数据确定反光板边缘外的第一距离数据；以及，基于反光板的横向长度、预设距离值确定反光板边缘内的第二距离数据；

基于第一距离数据和第二距离数据确定突变阈值。

可选的，作业位置确定模块330，具体用于：

边缘数据标签包括第一边缘数据标签和第二边缘数据标签；

基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置，包括：

基于中心数据标签与第一边缘数据标签的第一差值，和中心数据标签与第二边缘数据标签的差值，确定中心误差；

若中心误差小于误差阈值，则确定机器人的当前位置位于预设作业位置。

机器人作业定位方法，还包括：

若机器人的当前位置未位于预设作业位置，则横向调节机器人的位置，并重新进行预设作业位置的判定。

本发明实施例所提供的机器人作业定位装置可执行本发明任意实施例所提供的机器人作业定位方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

图4是本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备10旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如机器人作业定位方法。

在一些实施例中，机器人作业定位方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的机器人作业定位方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行机器人作业定位方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的机器人作业定位方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

实施例五

本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行一种机器人作业定位方法，该方法包括：

在机器人向作业对象的移动过程中，获取机器人与作业对象之间的激光测距数据集，其中，激光测距数据集中包括机器人与作业对象之间的多角度激光测距数据，在作业对象上设置有反光板，反光板设置在作业对象的朝向机器人方向；

在激光测距数据集中包括预设距离值的情况下，确定激光测距数据集中预设距离值对应的中心数据标签，以及，基于激光测距数据集中各激光测距数据确定反光板边缘对应的边缘数据标签；

基于中心数据标签和边缘数据标签，确定机器人的当前位置是否位于预设作业位置。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。