本发明涉及机器人，尤其涉及一种基于养老机器人的导航移动辅助方法及其养老机器人。
背景技术：
1、为了将实时的定位位置传送至用户终端，养老机器人在移动的过程中需要实时进行室内定位。室内定位指室内的养老机器人在重新进入某个室内环境时进行位姿的初始化或在移动过程中发生异常情况导致位姿丢失时，重新找回位姿的过程。其目的是获取当前养老机器人在地图中的准确全局位姿，从而修正定位偏移，实现自主定位修复和实时矫正，其中室内环境为典型的2d场景。
2、现有技术一般采用传统的点云匹配算法如迭代最近点(iterative closestpoint，icp)和正态分布变换(normal distributions transform，ndt)等进行室内定位，定位计算量大，难以应用于养老机器人。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于养老机器人的导航移动辅助方法及其养老机器人，用以解决现有技术中定位计算量大的缺陷，减少了养老机器人的导航移动辅助计算量，提升了养老机器人的导航移动辅助效率。
2、本发明提供一种基于养老机器人的导航移动辅助方法，包括：
3、获取所述养老机器人所处的当前空间环境的当前点云数据；所述当前点云数据是通过所述养老机器人中的雷达扫描所述当前空间环境得到的二维数据；
4、根据所述当前点云数据获取当前环境特征；所述当前环境特征是对所述当前点云数据降维后分析多个扫描点之间的位置关系确定的；
5、根据所述当前环境特征确定对应的当前位姿；所述当前位姿包括养老机器人相对于地图坐标系的坐标和偏航角；
6、所述当前环境特征包括第一几何特征、第二几何特征和点云分布特征中的至少一种，所述第一几何特征是根据所述多个扫描点在雷达坐标系中的点特征确定的，所述第二几何特征是根据所述多个扫描点在雷达坐标系中的线段特征确定的，所述点云分布特征是根据所述多个扫描点在空间的分布位置确定的。
7、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述当前环境特征包括所述第一几何特征；
8、所述根据所述当前点云数据获取当前环境特征，包括：
9、获取扫描面积；所述扫描面积是计算所述多个扫描点中相邻的扫描点形成的封闭图形的面积得到的；和/或，
10、获取目标特征；所述目标特征是通过主成分分析提取所述当前点云数据的特征得到的；
11、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述获取目标特征包括：
12、获取目标方差；所述目标方差是计算两个目标方向的方差得到，所述两个目标方向是与两个初始方向正交的方向；所述两个初始方向是对所述当前点云数据主成分分析得到的、在所述雷达坐标系中方差最大的两个方向；和/或，
13、获取目标跨度值；所述目标跨度值是根据所述当前点云数据在所述雷达坐标系和旋转后雷达坐标系的两个维度上的跨度得到，所述旋转后雷达坐标系是对所述当前点云数据进行主成分分析确定。
14、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述当前环境特征包括第二几何特征；
15、所述根据所述当前点云数据获取当前环境特征，包括：
16、获取所述当前点云数据对应的多条线段，所述多条线段是对所述多个扫描点对应的线段进行筛选、分割和拟合得到的；
17、根据所述多条线段获取所述第二几何特征。
18、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述获取所述当前点云数据对应的多条线段，包括：
19、对所述多个扫描点之间的距离进行筛选，确定多个目标扫描点，所述多个目标扫描点中各个相邻目标扫描点之间的距离在预设的距离范围内；
20、根据目标间断点递归分割所述多个目标扫描点，得到多个初始线段，所述目标间断点是满足预设间断要求的间断点，所述多个初始线段包括对所述目标扫描点的两边线段之间的角度小于预设角度阈值的两条线段进行合并得到；
21、对所述多个初始线段进行筛选，得到多个目标线段，所述多个目标线段是线段长度大于预设长度阈值，并通过最小二乘法求拟合得到的线段。
22、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述第二几何特征包括目标距离，所述目标距离用于指示所述当前点云数据正对线段的距离；
23、所述根据所述多条线段获取所述第二几何特征，包括：
24、向周围的线段作垂线，确定至少两条正对线段，所述至少两条正对线段是所述垂线的垂足所在的线段；
25、遍历所述至少两条正对线段，确定所述目标距离，所述目标距离是所述电子设备与所述至少两条正对线段中每条正对线条的距离中的最小距离。
26、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述第二几何特征包括目标个数，所述目标个数是在所述当前点云数据中确定的目标物体的个数，所述目标物体用于表征类似门的物体；
27、所述根据所述多条线段获取所述第二几何特征，包括：
28、获取所述当前点云数据对应的多个角落，所述多个角落是根据相邻线段是否首尾相接且法向角度差是否满足预设角度要求确定的；
29、根据所述多个角落，确定所述目标物体对应的目标个数，所述目标物体是根据所述多个角落中两个相邻角落是否共用同一线段，是否呈现内凹形状，以及组成所述两个相邻角落的三条线段长度是否满足预设长度要求确定的。
30、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述当前环境特征包括点云分布特征；
31、所述根据所述当前点云数据获取当前环境特征，包括：
32、遍历所述多个扫描点，对所述多个扫描点中的各个扫描点执行以下步骤：根据所述多个扫描点中各个扫描点在所述当前点云数据中的位置，确定所述各个扫描点的径向距离范围和角度范围对应的行列位置；
33、根据所述行列位置更新所述各个扫描点对应的点云分布矩阵，得到更新后的点云分布矩阵，所述更新后的点云分布特征矩为所述点云分布特征。
34、根据本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，所述当前环境特征包括点云几何特征和所述点云分布特征，所述点云几何特征包括所述第一几何特征和所述第二几何特征中的至少一种；
35、所述根据所述当前环境特征确定对应的当前位姿，包括：
36、根据所述点云几何特征进行最近邻搜索，确定与所述点云几何特征最接近的k个栅格；
37、将所述点云分布特征与所述k个栅格进行特征匹配，确定与所述点云分布特征对应的目标位姿，所述目标位姿是所述k个栅格中与所述点云分布特征匹配的目标栅格的位姿。
38、本发明还提供一种养老机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于养老机器人的导航移动辅助方法。
39、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于养老机器人的导航移动辅助方法。
40、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于养老机器人的导航移动辅助方法。
41、本发明提供的基于养老机器人的导航移动辅助方法，通过获取当前点云数据对应的当前环境特征，即对当前点云数据降维分析得到当前环境特征，再根据当前环境特征确定对应的当前位姿，减少了养老机器人的导航移动辅助计算量，提升了养老机器人的导航移动辅助效率。
1.一种基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，应用于养老机器人，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述当前环境特征包括所述第一几何特征；
3.根据权利要求2所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述获取目标特征包括：
4.根据权利要求1所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述当前环境特征包括第二几何特征；
5.根据权利要求4所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述获取所述当前点云数据对应的多条线段，包括：
6.根据权利要求4所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述第二几何特征包括目标距离，所述目标距离用于指示所述当前点云数据正对线段的距离；
7.根据权利要求4所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述第二几何特征包括目标个数，所述目标个数是在所述当前点云数据中确定的目标物体的个数，所述目标物体用于表征类似门的物体；
8.根据权利要求1所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述当前环境特征包括点云分布特征；
9.根据权利要求1所述的基于养老机器人的导航移动辅助方法，其特征在于，所述当前环境特征包括点云几何特征和所述点云分布特征，所述点云几何特征包括所述第一几何特征和所述第二几何特征中的至少一种；
10.一种养老机器人，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至9任一项所述基于养老机器人的导航移动辅助方法。
