一种用于巡检机器人的定位方法及设备与流程

1.本技术涉及巡检机器人技术领域，尤其涉及一种用于巡检机器人的定位方法及设备。


背景技术：

2.随着人工智能技术的发展，在一些场景下，可以由机器完成过去需要人力来完成的工作。比如工厂制造、室内展览品或输电线路的巡检，可以通过巡检机器人来进行巡检，使用巡检机器人可以节省人力资源投入，且能够实现高效巡检，能够及时发现问题并报警。
3.目前，巡检机器人多采用激光雷达扫描定位为主要定位方式，实际使用过程中，发明人发现巡检机器人在完全断电的情况下发生人为移动，或者机器人移动过程中，可能会发生激光雷达漂移、高相似度场景下也可能存在定位丢失，巡检机器人无法及时利用激光雷达扫描进行准确定位的情况。在巡检机器人定位丢失后，需要人工手动进行重定位操作，耗时且效率低。


技术实现要素：

4.为解决上述技术问题，本技术实施例提供了一种用于巡检机器人的定位方法及设备。
5.一方面，本技术提供了一种用于巡检机器人的定位方法，该方法包括：
6.确定巡检机器人的实时状态信息。根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为待定位状态。在巡检机器人为待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息。根据至少一个rfid标签信息，确定巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据。基于距离数据以及相应的rfid标签信息，确定巡检机器人的若干待定区域，并根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息。
7.在本技术的一种实现方式中，生成距离数据的距离序列，并确定距离序列中的最小距离值。将最小距离值对应的rfid标签，作为定位标签。根据定位标签的rfid标签信息中的放置坐标以及最小距离值，确定巡检机器人的若干待定区域，以根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息。其中，放置坐标为定位标签在当前所处的电子地图中的坐标。匹配图像为点云图像。
8.在本技术的一种实现方式中，按照预设规则，获取各待定区域的匹配图像。其中，预设规则为匹配各待定区域的预设范围。预设范围为内边缘与巡检机器人的图像采集设备边缘匹配的预设角度的扇形范围。基于对各待定区域的匹配图像及相应的对比图像的匹配处理，确定当前的定位匹配度。其中，对比图像为预设的历史扫描图像。将各定位匹配度与预设阈值依次匹配。在确定当前的定位匹配度大于预设阈值的情况下，确定相应的待定区域的中心坐标为巡检机器人的定位坐标，并确定当前时间为定位时间，以将定位坐标及定位时间作为定位信息。在确定各定位匹配度均不大于预设阈值的情况下，生成辅助定位提示信息，并根据辅助定位提示信息的反馈信息，对巡检机器人进行重定位，以确定巡检机器
人的定位信息。
9.在本技术的一种实现方式中，将辅助定位提示信息发送至用户终端。其中，辅助定位提示信息用于确定rfid标签与巡检机器人之间是否存在遮挡物以及遮挡物类型。基于用户对用户终端的操作，接收反馈信息，并确定反馈信息是否为存在遮挡物。在确定反馈信息为存在遮挡物的情况下，根据遮挡物类型，确定历史信号衰减表中的衰减因子。其中，衰减因子根据rfid标签发出的信号穿过遮挡物时，信号强度与距离的对应关系得到的。根据衰减因子，确定巡检机器人与相应的rfid标签的去衰减距离数据。根据去衰减距离数据以及相应的rfid标签信息，更新巡检机器人的若干待定区域，为更新待定区域，以根据更新待定区域以及各更新待定区域的匹配图像，对巡检机器人重定位，确定巡检机器人的定位信息。
10.在本技术的一种实现方式中，在确定反馈信息为不存在遮挡物的情况下，将各待定区域的扇形范围的预设角度扩大预定值，并确定预设角度扩大预定值后的匹配图像，为扩展匹配图像。确定各扩展匹配图像及相应的对比图像的定位匹配度，为扩展匹配度，直至至少一个扩展匹配度大于预设阈值，确定相应的待定区域的中心坐标为巡检机器人的定位坐标，并确定当前时间为定位时间，以将定位坐标及定位时间作为定位信息。
11.在本技术的一种实现方式中，通过rfid读卡器，获取至少一个rfid标签的电波信号。以及确定rfid标签的身份标识以及信号强度，为rfid标签信息。根据至少一个rfid标签信息，确定巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据，具体包括：确定各rfid标签的信号强度，并获取预设数据库中的信号距离对照表。将信号强度与信号距离对照表进行匹配，确定各rfid标签的信号强度对应的距离，并生成距离数据。
12.在本技术的一种实现方式中，在确定距离序列中的最小距离值之后，确定最小距离值是否为唯一的距离值。在确定最小距离值不为唯一的距离值的情况下，以各定位标签的放置坐标为中心，最小距离值为半径，生成定位圆。确定各定位圆的重叠区域，并将重叠区域，作为待定区域。
13.在本技术的一种实现方式中，根据实时状态信息，确定巡检机器人的上一时刻是否为关机状态。在巡检机器人的上一时刻为关机状态的情况下，确定巡检机器人为待定位状态。或者根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为非自主移动。其中，非自主移动至少包括：外力移动、碰撞、跌落。在巡检机器人为非自主移动的情况下，确定巡检机器人为待定位状态。
14.在本技术的一种实现方式中，生成定位信息的电子地图，并在电子地图标注巡检机器人的定位坐标以及运行状态。运行状态至少包括：朝向、行驶速度。将电子地图发送至用户终端，并基于用户终端的用户点击电子地图中的巡检机器人图标，展示巡检机器人的定位坐标以及运行状态。
15.另一方面，本技术实施例还提供了一种用于巡检机器人的定位设备，该设备包括：
16.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指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：
17.确定巡检机器人的实时状态信息。根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为待定位状态。在巡检机器人为待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息。根据至少一个rfid标签信息，确定巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据。基于距离数据
以及相应的rfid标签信息，确定巡检机器人的若干待定区域，并根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息。
18.通过上述方案，可以及时地在巡检机器人可能丢失定位的情况下，对巡检机器人进行定位，在保证节省计算资源的基础上，快速实现定位，提高用户对巡检机器人的使用体验。
附图说明
19.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
20.图1为本技术实施例中一种用于巡检机器人的定位方法的一种流程示意图；
21.图2为本技术实施例中一种用于巡检机器人的定位方法中的一种示意图；
22.图3为本技术实施例中一种用于巡检机器人的定位方法中的另一种示意图；
23.图4为本技术实施例中一种用于巡检机器人的定位方法中的再一种示意图；
24.图5为本技术实施例中一种用于巡检机器人的定位设备的结构示意图。
具体实施方式
25.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
26.巡检机器人的准确定位，影响着巡检机器人的工作效率，巡检机器人使用过程中，容易出现定位丢失的问题。一般情况下，巡检机器人在定位丢失后，需要人工重定位，这种方式过分依赖人力，影响用户对巡检机器人的使用体验。
27.基于此，本技术实施例提供了一种用于巡检机器人的定位方法及设备，用来实现巡检机器人的自动重定位。
28.以下结合附图，详细说明本技术的各个实施例。
29.本技术实施例提供了一种用于巡检机器人的定位方法，该定位方法通过布设于巡检机器人的运行场地中的射频识别(radio frequency identification，rfid)标签，辅助巡检机器人完成自动重定位。如图1所示，该定位方法可以包括步骤s101-s105：
30.s101，微控制器确定巡检机器人的实时状态信息。
31.在本技术实施例中，微控制器可以实时地确定巡检机器人的实时状态信息，实时状态信息包括但不限于巡检机器人的通电开启时间、巡检机器人的自主移动距离以及移动方向、巡检机器人的传感器信息。其中，巡检机器人的传感器可以包含压力传感器、声音传感器。
32.在本技术实施例中，用于巡检机器人的定位方法的执行主体为巡检机器人的单片微控制器，在实际使用过程中，执行主体还可以是巡检机器人通过有线或无线连接的外置设备，该外置设备可以是服务器等，本技术对于执行主体的具体类型，不作具体限定。
33.s102，微控制器根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为待定位状态。
34.在本技术实施例中，微控制器根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为待定位
状态，具体包括：
35.微控制器根据实时状态信息，确定巡检机器人的上一时刻是否为关机状态。
36.在巡检机器人的上一时刻为关机状态的情况下，微控制器确定巡检机器人为待定位状态。
37.微控制器根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为非自主移动。
38.其中，非自主移动至少包括：外力移动、碰撞、跌落。
39.非自主移动可以通过巡检机器人的图像采集设备如摄像头与巡检机器人的移动设备如车轮的配合，确定是否发生了非自主移动。例如摄像头采集的图像发生了场景变化，且巡检机器人的车轮未移动且巡检机器人的转向轴未发生方向变化的情况下，巡检机器人确定发生了非自主移动。或者，巡检机器人通过自身设置的传感器，采集收到的外力压力，若外力压力大于一定阈值，确定是否巡检机器人发生了非自主移动。
40.在巡检机器人为非自主移动的情况下，微控制器确定巡检机器人为待定位状态。
41.通过巡检机器人的待定位状态的判定，可以实现及时地对巡检机器人进行自动重定位，从而在巡检机器人可能丢失定位的第一时间，实现重定位，保证巡检机器人实时定位准确。
42.s103，微控制器在巡检机器人为待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息。
43.在本技术实施例中，微控制器在巡检机器人为待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息，具体包括：
44.首先，微控制器通过rfid读卡器，获取至少一个rfid标签的电波信号。
45.在本技术实施例中，巡检机器人内设置有rfid读卡器，用于接收到周围rfid标签所发出的电波信号。
46.接着，微控制器确定rfid标签的身份标识以及信号强度，为rfid标签信息。
47.微控制器通过rfid读卡器解析到电波信号对应的rfid标签的身份标识和信号强度，然后将该身份标识和信号强度作为rfid标签信息。
48.s104，微控制器根据至少一个rfid标签信息，确定巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据。
49.在本技术实施例中，微控制器根据至少一个rfid标签信息，确定巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据，具体包括：
50.首先，微控制器确定各rfid标签的信号强度，并获取预设数据库中的信号距离对照表。
51.信号距离对照表可以通过历史的rfid标签的使用数据得到，例如获取历史巡检机器人在rfid标签的周围各个距离、位置上，接收的信号强度，并根据获取的信号强度及距离的对应关系，生成该信号距离对照表，并将信号距离对照表存储于预设数据库。
52.然后，微控制器将信号强度与信号距离对照表进行匹配，确定各rfid标签的信号强度对应的距离，并生成距离数据。
53.在本技术实施例中，巡检机器人可以得到若干各rfid标签发出的信号，根据各个信号可以得到包括若干距离的距离数据。距离数据可以为距离的集合。
54.此外，巡检机器人得到的距离数据中的距离可以是具有误差的距离，例如微控制
器得到信号距离对照表中，巡检机器人接收的信号强度对应的距离后，可以将该距离加一预设的偏差值，将该加预设偏差值后的距离作为真实距离，生成距离数据。在实际使用过程中，距离数据中的距离可以包含有误差。
55.s105，微控制器基于距离数据以及相应的rfid标签信息，确定巡检机器人的若干待定区域，并根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息。
56.在本技术实施例中，微控制器基于距离数据以及相应的rfid标签信息，确定巡检机器人的若干待定区域，并根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息，具体包括：
57.首先，微控制器生成距离数据的距离序列，并确定距离序列中的最小距离值。
58.按照距离数据中的距离值大小顺序，生成距离序列，并从生成的距离序列中确定最小距离值。
59.接着，微控制器将最小距离值对应的rfid标签，作为定位标签。
60.然后，微控制器根据定位标签的rfid标签信息中的放置坐标以及最小距离值，确定巡检机器人的若干待定区域，以根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息。
61.其中，放置坐标为定位标签在当前所处的电子地图中的坐标。匹配图像为点云图像。
62.在本技术实施例中，rfid标签信息中还可以包括rfid标签的放置坐标，该放置坐标可以理解为rfid标签在巡检机器人的巡检区域对应建立的坐标系中的坐标，该放置坐标为巡检区域坐标系建立完成后，由用户或机器人进行记录的坐标点。
63.如图2所示，放置坐标为(0,0)，最小距离值为1米，那么巡检机器人可以位于以(0,0)点为中心，半径为1米的圆边缘201上。在圆边缘201上确定各位置巡检机器人的待定区域的点云图像，并通过点云图像的识别，得到巡检图像在圆边缘201的具体位置。
64.在本技术的另一个实施例中，最小距离值可能不唯一，那么微控制器可以执行以下方法，具体包括：
65.在确定距离序列中的最小距离值之后，微控制器确定最小距离值是否为唯一的距离值。
66.微控制器确定最小距离值不为唯一的距离值，以各定位标签的放置坐标为中心，最小距离值为半径，生成定位圆。
67.微控制器确定各定位圆的重叠区域，并将重叠区域，作为待定区域。
68.如图3所示，本技术以两个最小距离值为例，得到放置坐标分别为(a，b)，(c，d)的两个坐标，最小距离值为d，那么分别以(a，b)，(c，d)为中心，生成两个定位圆o1，o2。微控制器将o1与o2的重叠区域p，作为待定区域。即微控制器从待定区域p确定匹配图像，并得到待定区域p中巡检机器人的具体坐标。
69.在上述实施例中，虽然定位圆重叠区域的交点x1，x2为巡检机器人最大可能位于的坐标，但由于rfid标签的信号易受外界环境的影响，因此，本技术从重叠区域确定巡检机器人的定位信息，而不将交点x1或x2作为巡检机器人的定位坐标。
70.通过上述方案，可以减少巡检机器人定位时的计算量，保证巡检机器人的定位效率。
71.在本技术实施例中，微控制器根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息，具体包括：
72.首先，微控制器按照预设规则，获取各待定区域的匹配图像。
73.其中，预设规则为匹配各待定区域的预设范围。预设范围为内边缘与巡检机器人的图像采集设备边缘匹配的预设角度的扇形范围。
74.如图4所示，待定区域可以h区域，匹配图像的预设范围是巡检机器人a的巡检机器人的图像采集设备的镜头采集的扇形范围w。图像采集设备边缘可以是摄像头镜头边缘，内边缘为s，预设角度可以在实际使用过程中进行设定。预设角度的设定将影响巡检机器人在进行图像匹配时的计算量。
75.接着，微控制器基于对各待定区域的匹配图像及相应的对比图像的匹配处理，确定当前的定位匹配度。
76.其中，对比图像为预设的历史扫描图像。
77.对比图像可以是预先存储于预设数据库中的历史扫描图像，历史扫描图像可以是巡检机器人的运行场地的点云图像。
78.在微控制器得到匹配图像后，可以根据匹配图像所对应的巡检机器人的所处位置，确定巡检机器人在所处位置上的历史扫描图像，作为匹配图像的对比图像。并将匹配图像的各点云与对比图像的点云计算相似度，从而得到定位匹配度。计算相似度可以采用计算余弦相似度的方式进行确定，也可以通过其他计算方式得到匹配图像与对比图像的匹配度。
79.然后，微控制器将各定位匹配度与预设阈值依次匹配。
80.预设阈值可以在实际使用过程中，根据定位的精度进行设定，本技术对此不作具体限定。
81.随后，微控制器在确定当前的定位匹配度大于预设阈值的情况下，确定相应的待定区域的中心坐标为巡检机器人的定位坐标，并确定当前时间为定位时间，以将定位坐标及定位时间作为定位信息。
82.由于待定区域具有多个，将得到多个定位匹配度，微控制器可以依次将定位匹配度与预设阈值进行比较，从而得到定位匹配度大于预设阈值的待定区域。
83.若有多于一个定位匹配度大于预设阈值，那么微控制器将该多个定位匹配度中的最大值对应的待定区域，作为确定巡检机器人的定位坐标的待定区域。
84.最后，微控制器在确定各定位匹配度均不大于预设阈值的情况下，生成辅助定位提示信息，并根据辅助定位提示信息的反馈信息，对巡检机器人进行重定位，以确定巡检机器人的定位信息。
85.具体地，在确定各定位匹配度均不大于预设阈值的情况下，生成辅助定位提示信息，并根据辅助定位提示信息的反馈信息，对巡检机器人进行重定位，以确定巡检机器人的定位信息，具体包括：
86.首先，微控制器将辅助定位提示信息发送至用户终端。
87.辅助定位提示信息可以是声音、光、文字。辅助定位提示信息用于确定rfid标签与巡检机器人之间是否存在遮挡物以及遮挡物类型。
88.其次，微控制器基于用户对用户终端的操作，接收反馈信息，并确定反馈信息是否
为存在遮挡物。
89.再次，在确定反馈信息为存在遮挡物的情况下，微控制器根据遮挡物类型，确定历史信号衰减表中的衰减因子。
90.其中，衰减因子根据rfid标签发出的信号穿过遮挡物时，信号强度与距离的对应关系得到的。
91.rfid标签发出的信号穿过障碍物后，信号强度将发生衰减，衰减可以通过确定信号未穿过障碍物的一侧以及穿过障碍物的一侧的信号强度，以及信号穿过的障碍物长度进行计算。可以通过计算衰减因子，其中，α为衰减因子，n1为未穿过障碍物的一侧的信号强度，n2为穿过障碍物的一侧的信号强度，l为信号穿过的障碍物长度。
92.在本技术实施例中，可以根据不同的障碍物类型，生成历史信号衰减表，以在历史信号衰减表记录衰减因子。
93.接着，微控制器根据衰减因子，确定巡检机器人与相应的rfid标签的去衰减距离数据。
94.微控制器可以根据障碍物类型，得到障碍物的体积，根据障碍物体积得到信号闯过的障碍物长度，然后根据衰减因子，确定障碍物对信号的衰减数值，即n1-n2。通过将巡检机器人得到的信号强度加上衰减数值后，得到的信号强度，计算该rfid标签与巡检机器人的去衰减后的距离。
95.随后，微控制器根据去衰减距离数据以及相应的rfid标签信息，更新巡检机器人的若干待定区域，为更新待定区域，以根据更新待定区域以及各更新待定区域的匹配图像，对巡检机器人重定位，确定巡检机器人的定位信息。
96.在本技术实施例中，通过更新待定区域确定定位信息可以参考上述s105中的步骤，在此不再赘述。
97.若rfid标签与巡检机器人之间不存在障碍物，可能在匹配图像中临时出现了对比图像中不存在的物体，因此，微控制器可以通过执行以下方法，进行定位：
98.微控制器在确定反馈信息为不存在遮挡物的情况下，将各待定区域的扇形范围的预设角度扩大预定值，并确定预设角度扩大预定值后的匹配图像，为扩展匹配图像。
99.微控制器确定各扩展匹配图像及相应的对比图像的定位匹配度，为扩展匹配度，直至至少一个扩展匹配度大于预设阈值，确定相应的待定区域的中心坐标为巡检机器人的定位坐标，并确定当前时间为定位时间，以将定位坐标及定位时间作为定位信息。
100.在本技术实施例中，预设角度的扩大预定值的最大值为360度。
101.在本技术实施例中，微控制器根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息之后，方法还包括：
102.微控制器生成定位信息的电子地图，并在电子地图标注巡检机器人的定位坐标以及运行状态。
103.运行状态至少包括：朝向、行驶速度。
104.微控制器将电子地图发送至用户终端，并基于用户终端的用户点击电子地图中的巡检机器人图标，展示巡检机器人的定位坐标以及运行状态。
105.此外，通过上述方案无法仍然无法进行巡检机器人的定位时，可以向用户终端获
取当前巡检机器人的坐标，完成巡检机器人的重定位。
106.本技术通过上述方案，可以对巡检机器人进行自动重定位，而且节省计算资源，能够快速地实现定位，计算速度快。可以在巡检机器人丢失定位后，及时进行重定位，提高用户对巡检机器人的使用体验。
107.图5为本技术实施例还提供了一种用于巡检机器人的定位设备，该设备包括：
108.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指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：
109.确定巡检机器人的实时状态信息。根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为待定位状态。在巡检机器人为待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息。根据至少一个rfid标签信息，确定巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据。基于距离数据以及相应的rfid标签信息，确定巡检机器人的若干待定区域，并根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息。
110.本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
111.本技术实施例提供的设备与方法是一一对应的，因此，设备也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备的有益技术效果。
112.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
113.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种用于巡检机器人的定位方法，其特征在于，所述方法包括：确定巡检机器人的实时状态信息；根据所述实时状态信息，确定所述巡检机器人是否为待定位状态；在所述巡检机器人为所述待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息；根据所述至少一个rfid标签信息，确定所述巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据；基于所述距离数据以及相应的rfid标签信息，确定所述巡检机器人的若干待定区域，并根据各所述待定区域以及各所述待定区域的匹配图像，确定所述巡检机器人的定位信息。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，基于所述距离数据以及相应的rfid标签信息，确定所述巡检机器人的若干待定区域，并根据各所述待定区域以及各所述待定区域的匹配图像，确定所述巡检机器人的定位信息，具体包括：生成所述距离数据的距离序列，并确定所述距离序列中的最小距离值；将所述最小距离值对应的rfid标签，作为定位标签；根据所述定位标签的rfid标签信息中的放置坐标以及所述最小距离值，确定所述巡检机器人的若干所述待定区域，以根据各所述待定区域以及各所述待定区域的匹配图像，确定所述巡检机器人的定位信息；其中，所述放置坐标为所述定位标签在当前所处的电子地图中的坐标；所述匹配图像为点云图像。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据各所述待定区域以及各所述待定区域的匹配图像，确定所述巡检机器人的定位信息，具体包括：按照预设规则，获取各所述待定区域的匹配图像；其中，所述预设规则为匹配各所述待定区域的预设范围；所述预设范围为内边缘与所述巡检机器人的图像采集设备边缘匹配的预设角度的扇形范围；基于对各所述待定区域的匹配图像及相应的对比图像的匹配处理，确定当前的定位匹配度；其中，所述对比图像为预设的历史扫描图像；将各所述定位匹配度与预设阈值依次匹配；在确定当前的所述定位匹配度大于所述预设阈值的情况下，确定相应的所述待定区域的中心坐标为所述巡检机器人的定位坐标，并确定当前时间为定位时间，以将所述定位坐标及所述定位时间作为所述定位信息；在确定各所述定位匹配度均不大于所述预设阈值的情况下，生成辅助定位提示信息，并根据所述辅助定位提示信息的反馈信息，对所述巡检机器人进行重定位，以确定所述巡检机器人的定位信息。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，在确定各所述定位匹配度均不大于所述预设阈值的情况下，生成辅助定位提示信息，并根据所述辅助定位提示信息的反馈信息，对所述巡检机器人进行重定位，以确定所述巡检机器人的定位信息，具体包括：将所述辅助定位提示信息发送至用户终端；其中，所述辅助定位提示信息用于确定所述rfid标签与所述巡检机器人之间是否存在遮挡物以及所述遮挡物类型；基于用户对所述用户终端的操作，接收所述反馈信息，并确定所述反馈信息是否为存
在所述遮挡物；若是，根据所述遮挡物类型，确定历史信号衰减表中的衰减因子；其中，所述衰减因子根据所述rfid标签发出的信号穿过所述遮挡物时，信号强度与距离的对应关系得到的；根据所述衰减因子，确定所述巡检机器人与相应的所述rfid标签的去衰减距离数据；根据所述去衰减距离数据以及相应的所述rfid标签信息，更新所述巡检机器人的若干待定区域，为更新待定区域，以根据所述更新待定区域以及各所述更新待定区域的匹配图像，对所述巡检机器人重定位，确定所述巡检机器人的定位信息。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定所述反馈信息为不存在所述遮挡物的情况下，将各所述待定区域的所述扇形范围的预设角度扩大预定值，并确定所述预设角度扩大预定值后的匹配图像，为扩展匹配图像；确定各所述扩展匹配图像及相应的对比图像的定位匹配度，为扩展匹配度，直至至少一个所述扩展匹配度大于所述预设阈值，确定相应的所述待定区域的中心坐标为所述巡检机器人的定位坐标，并确定当前时间为定位时间，以将所述定位坐标及所述定位时间作为所述定位信息。6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述巡检机器人为所述待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息，具体包括：通过rfid读卡器，获取至少一个rfid标签的电波信号；以及确定所述rfid标签的身份标识以及信号强度，为所述rfid标签信息；根据所述至少一个rfid标签信息，确定所述巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据，具体包括：确定各所述rfid标签的信号强度，并获取预设数据库中的信号距离对照表；将所述信号强度与所述信号距离对照表进行匹配，确定各所述rfid标签的信号强度对应的距离，并生成所述距离数据。7.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定所述距离序列中的最小距离值之后，确定所述最小距离值是否为唯一的距离值；若否，以各所述定位标签的放置坐标为中心，所述最小距离值为半径，生成定位圆；确定各所述定位圆的重叠区域，并将所述重叠区域，作为所述待定区域。8.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据所述实时状态信息，确定所述巡检机器人是否为待定位状态，具体包括：根据所述实时状态信息，确定所述巡检机器人的上一时刻是否为关机状态；在所述巡检机器人的上一时刻为所述关机状态的情况下，确定所述巡检机器人为所述待定位状态；或者根据所述实时状态信息，确定所述巡检机器人是否为非自主移动；其中，所述非自主移动至少包括：外力移动、碰撞、跌落；在所述巡检机器人为所述非自主移动的情况下，确定所述巡检机器人为所述待定位状态。9.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据各所述待定区域以及各所述待定区域的
匹配图像，确定所述巡检机器人的定位信息之后，所述方法还包括：生成所述定位信息的电子地图，并在所述电子地图标注所述巡检机器人的定位坐标以及运行状态；所述运行状态至少包括：朝向、行驶速度；将所述电子地图发送至用户终端，并基于所述用户终端的用户点击所述电子地图中的所述巡检机器人图标，展示所述巡检机器人的所述定位坐标以及所述运行状态。10.一种用于巡检机器人的定位设备，其特征在于，所述设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：确定巡检机器人的实时状态信息；根据所述实时状态信息，确定所述巡检机器人是否为待定位状态；在所述巡检机器人为所述待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别rfid标签信息；根据所述至少一个rfid标签信息，确定所述巡检机器人与相应的rfid标签的距离数据；基于所述距离数据以及相应的rfid标签信息，确定所述巡检机器人的若干待定区域，并根据各所述待定区域以及各所述待定区域的匹配图像，确定所述巡检机器人的定位信息。

技术总结
本申请提供了一种用于巡检机器人的定位方法及设备，该方法通过确定巡检机器人的实时状态信息，根据实时状态信息，确定巡检机器人是否为待定位状态。在巡检机器人为待定位状态的情况下，获取至少一个射频识别RFID标签信息。根据至少一个RFID标签信息，确定巡检机器人与相应的RFID标签的距离数据。基于距离数据以及相应的RFID标签信息，确定巡检机器人的若干待定区域，并根据各待定区域以及各待定区域的匹配图像，确定巡检机器人的定位信息。确定巡检机器人的定位信息。确定巡检机器人的定位信息。


技术研发人员：谭强 王建华 姜荣 闫盼盼
受保护的技术使用者：山东新一代信息产业技术研究院有限公司
技术研发日：2022.02.18
技术公布日：2022/5/25