一种智能机器人集群的同时定位与建图方法技术

一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，属于机器人视觉与信息融合技术领域。本发明专利技术采用8个智能机器人集群同时对一个区域进行SLAM建模，可以解决单个智能机器人建模太慢的问题，达到对一个区域快速建模的效果。另外，本发明专利技术采用的合作二维编码定位方法与基于各个子地图数据之间的相关性来定位相应的关系的方法相比，可以解决各个智能机器人所建立的子地图具有较高的相似度时很有可能出现误匹配从而直接导致地图拼接失败的情况，具有较高的鲁棒性和较高的通用性。

【技术实现步骤摘要】
一种智能机器人集群的同时定位与建图方法
本专利技术涉及一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，属于机器人视觉与信息融合

技术介绍
能够对周围环境进行建图及导航是自主智能机器人的基本技术之一。随着机器人定位理论的不断发展以及计算机视觉技术的不断进步，基于视觉的机器人同时定位与地图创建的研究成为机器人研究领域的热点。利用视觉信息进行同时定位与地图创建，获得的机器人3维位姿信息和环境信息，是智能机器人执行其他任务的基础。然而由于环境的未知性、复杂性和机器人任务的多样性，机器人对定位的鲁棒性、实时性和精确性有很高的要求。单一的平台能够在未知环境下进行自主的定位和建图是自主智能机器人的巨大进步。近年来，机器人的研究一直朝着多智能体系统-多机器人智能系统协同完成任务的方向发展。诸如对于环境的探索这样觉的任务，机器人之间必须能够实时地传输并融合成全局的地图，这种多机器人之间的协同SLAM将允许系统根据全局的地图做出更加合理的决策并更加有效地完成任务。在单机器人完成单机的局部SLAM后，利用多智能机器人所建立的地图进行融合，即可以获得全局的地图。在多智能机器人SLAM的研究中，地图的融合分为两种方法：第一种是基于各个子地图数据之间的相关性来定位相应的关系，如Saeedi等人利用对有重叠区域的激光雷达数据进行分割、聚类、计算法向量的直方图等处理，得到子地图的变换关系，实现地图的拼接。Michael等人利用两个机器人处于同一位置时，对它们周围的点云进行ICP匹配，来实现多子地图的融合。MathieuLabbe利用BoW方法来获得各个片断之间的变换关系，实现了五个子地图的拼接。另一种方法是利用智能机器人之间的相互定位方法来求解子地图之间的相应关系，如Lee等利用激光雷达和单目摄像机，在室内利用红外相机对天花板上的灯进行识别和定位，实现了两个子地图之间的融合。HyeunJeongMin等在小车上装有红外点，然后利用kinect的红外相机对其进行捕捉和定位，但需要多机器人处于同一初始位置且轨迹保持平行。RyoKurazume等先利用母机器人对子机器人进行定位，然后让子机器人的位置不动的情况下移动母机器人，对母机器人进行精确的定位，最后实现直接的3D地图拼接。在第一种方法中，如果各个智能机器人所建立的子地图具有较高的相似度，则很有可能出现误匹配的情况，直接导致地图拼接的失败。而在第二中方法问题需要一些特定的条件才能满足相互定位的要求。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，本专利技术方法利用多机器人协同对一个矩形空间进行建模，待建模的空间的边缘没有障碍物，单个机器人的探测距离可覆盖该空间的最长边缘的长度。本专利技术的技术解决方案是：一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，包括如下步骤：准备若干智能机器人，对全部智能机器人进行编号，并两两分为一组；所述智能机器人包括供其他智能机器人识别并获取自身位置信息和姿态信息的标识码和无线通信模块；建立各智能机器人的机器人坐标系，将全部智能机器人布置在待建模空间的初始位置处；控制全部智能机器人同时以相同的速度沿各分组两个智能机器人的连线、并向各智能机器人所在分组的另一个智能机器人移动，全部智能机器人各自进行探测，采集地图信息；智能机器人实时探测其视场内是否出现其他智能机器人的标识码，当任一智能机器人每次探测到有其他智能机器人的标识码出现在视场正前方时，则执行地图实时拼接方法，获取拼接的局部地图；当同一组的智能机器人相遇时，控制同一组的两个智能机器人停止运动，当且仅当全部智能机器人均停止运动时，将所有智能机器人当中局部地图来源最多的智能机器人内储存的局部地图作为全局地图。进一步地，所述智能机器人还包括摄像机，智能机器人通过摄像机进行探测。进一步地，所述地图实时拼接方法包括如下步骤：控制智能机器人m和智能机器人n沿各自路线移动，编号为n的智能机器人获取该标识码的位置信息和姿态信息，以及该标识码对应的智能机器人的编号m；m从全部智能机器人的编号中取值，且m≠n；计算两个智能机器人之间的机器人坐标系变换关系；建立两个智能机器人之间的通信，通过两个智能机器人的无线通信模块交换各自的位置信息和姿态信息以及地图信息，并将后续采集的地图信息实时传递给对方进行地图拼接。进一步地，所述智能机器人视场的正前方为智能机器人的摄像机的摄像头的像平面的几何中心且与地平面垂直的平面进一步地，所述计算两个智能机器人之间的机器人坐标系变换关系，具体包括：其中，(x′,y′)为OnXnYn坐标系下的坐标，(x,y)为OmXmYm坐标系下的坐标，智能机器人n的机器人坐标系为OnXnYn，智能机器人m的机器人坐标系为OmXmYm，OmXmYm坐标系的坐标原点在OnXnYn坐标系下的坐标为(xnm,ynm,0),αnm为OmXmYm坐标系与OnXnYn坐标系之间的夹角。进一步地，所述智能机器人坐标系为：将智能机器人n的几何中心作为该智能机器人坐标系的原点On，Yn轴平行于摄像头的光轴方向，Xn轴处于水平面内，Xn轴和Zn轴、Yn轴符合右手定则；n从智能机器人的编号中取值。进一步地，在智能机器人n移动过程中，智能机器人n实时探测其视场内是否出现标识码；如果出现标识码，获取该标识码的位置信息和姿态信息，计算该标识码对应的智能机器人是否在智能机器人n的安全距离之内；如果大于安全距离，则继续后续步骤；如果小于安全距离，则控制智能机器人n暂停移动，让该标识码对应的智能机器人先行通过；若智能机器人n和该标识码对应的智能机器人同时发现彼此，则随机指定一个先行通过。进一步地，所述智能机器人还包括图像处理器，所述智能机器人实时探测其视场内是否出现标识码，包括：利用智能机器人n的图像处理器通过标识码识别算法实时计算其视场内是否出现标识码。进一步地，所述标识码识别算法为ArUco算法。进一步地，所述待建模空间为矩形，所述初始位置满足：待建模空间的每条边上分布两个智能机器人，且分布于每条边的中点的两侧；确保每一组的两个智能机器人处于待建模空间的对边上，且两个智能机器人的几何中心的连线上没有障碍物。本专利技术与现有技术相比的优点在于：(1)本专利技术采用8个智能机器人集群同时对一个区域进行SLAM建模，可以解决单个智能机器人建模太慢的问题，达到对一个区域快速建模的效果。(2)本专利技术采用的合作二维编码定位方法与基于各个子地图数据之间的相关性来定位相应的关系的方法相比，可以解决各个智能机器人所建立的子地图具有较高的相似度时很有可能出现误匹配从而直接导致地图拼接失败的情况，具有较高的鲁棒性。(3)本专利技术的利用合作二维编码来定位智能机器人之间的位姿的方法，与其他的定位方法比较，解决了它们需要在特定的外在条件下才能执行的问题，所以该方法具有较高的通用性。附图说明图1为本专利技术的由8个机器人组成的集群排布示意图。具体实施方式本专利技术中的智能机器人包括：机器人移动平台，摄像机，机器人控制器，图像处理器，无线通信模块，360度定位标识。机器人移动平台可进行全向移动；摄像机安装在平台上，摄像机的像平面与地面垂直；机器人控制器控制机器人移动平台移动，在机器人相遇时自动进行相互避让；图像处理器对摄像机采集的图像数据进行处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，其特征在于，包括如下步骤：准备若干智能机器人，对全部智能机器人进行编号，并两两分为一组；所述智能机器人包括供其他智能机器人识别并获取自身位置信息和姿态信息的标识码和无线通信模块；建立各智能机器人的机器人坐标系，将全部智能机器人布置在待建模空间的初始位置处；控制全部智能机器人同时以相同的速度沿各分组两个智能机器人的连线、并向各智能机器人所在分组的另一个智能机器人移动，全部智能机器人各自进行探测，采集地图信息；智能机器人实时探测其视场内是否出现其他智能机器人的标识码，当任一智能机器人每次探测到有其他智能机器人的标识码出现在视场正前方时，则执行地图实时拼接方法，获取拼接的局部地图；当同一组的智能机器人相遇时，控制同一组的两个智能机器人停止运动，当且仅当全部智能机器人均停止运动时，将所有智能机器人当中局部地图来源最多的智能机器人内储存的局部地图作为全局地图。

【技术特征摘要】
1.一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，其特征在于，包括如下步骤：准备若干智能机器人，对全部智能机器人进行编号，并两两分为一组；所述智能机器人包括供其他智能机器人识别并获取自身位置信息和姿态信息的标识码和无线通信模块；建立各智能机器人的机器人坐标系，将全部智能机器人布置在待建模空间的初始位置处；控制全部智能机器人同时以相同的速度沿各分组两个智能机器人的连线、并向各智能机器人所在分组的另一个智能机器人移动，全部智能机器人各自进行探测，采集地图信息；智能机器人实时探测其视场内是否出现其他智能机器人的标识码，当任一智能机器人每次探测到有其他智能机器人的标识码出现在视场正前方时，则执行地图实时拼接方法，获取拼接的局部地图；当同一组的智能机器人相遇时，控制同一组的两个智能机器人停止运动，当且仅当全部智能机器人均停止运动时，将所有智能机器人当中局部地图来源最多的智能机器人内储存的局部地图作为全局地图。2.根据权利要求1所述的一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，其特征在于，所述智能机器人还包括摄像机，智能机器人通过摄像机进行探测。3.根据权利要求2所述的一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，其特征在于，所述地图实时拼接方法包括如下步骤：控制智能机器人m和智能机器人n沿各自路线移动，智能机器人n获取该标识码的位置信息和姿态信息，以及该标识码对应的智能机器人的编号m；m从全部智能机器人的编号中取值，且m≠n；计算两个智能机器人之间的机器人坐标系变换关系；建立两个智能机器人之间的通信，通过两个智能机器人的无线通信模块交换各自的位置信息和姿态信息以及地图信息，并将后续采集的地图信息实时传递给对方进行地图拼接。4.根据权利要求3所述的一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，其特征在于：所述智能机器人视场的正前方为智能机器人的摄像机的摄像头的像平面的几何中心且与地平面垂直的平面。5.根据权利要求3所述的一种智能机器人集群的同时定位与建图方法，其特征在于，所述计算两个智能机器人之间的机器人坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：林俊钦，王燕波，陈志鸿，廖瑜，梁斌焱，
申请(专利权)人：北京精密机电控制设备研究所，中国运载火箭技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11