机器人栅格地图的构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种机器人栅格地图的构建方法及系统，涉及移动机器人技术领域。其构建方法技术要点包括获取栅格地图的栅格边长；获取栅格地图的横向栅格数量；获取栅格地图的纵向栅格数量；获取栅格地图的原点坐标；获取传感器组感应映射到栅格中的障碍信息；依次对应栅格地图内栅格构建数据数组，所述数据数组包括栅格状态层和数据编码层；所述栅格状态层基于定位数据和导航数据运算生成；其中，所述定位数据基于单线激光雷达感应的障碍信息；所述导航数据基于包括单线激光雷达的传感器组结合感应的障碍信息；数据编码层包括开关量障碍信息、语义信息和障碍高度信息中的至少一种；本发明专利技术具有减少机器人栅格地图储存、传输等额外开销的优点。

Construction method and system of robot grid map

【技术实现步骤摘要】
机器人栅格地图的构建方法及系统
本专利技术涉及移动机器人
，更具体地说，它涉及一种机器人栅格地图的构建方法。
技术介绍
随着移动机器人技术的发展，机器人技术在各行业，多场景中应用也越来越多，如家庭服务机器人、商场智能清洁机器人、工厂巡检安防机器人等，帮助或代替人们完成智能家居服务、大面积区域清洁、环境安全监测等任务。机器人自主运动和定位需要借助环境地图来实现，目前成熟的定位导航方法一般基于平面栅格地图，其原理是通过传感器获取周围环境障碍信息，并将其三维空间坐标映射到二维平面，并储存在栅格数据结构中，形成平面栅格地图。现有移动机器人应用的平面栅格地图主要包括定位地图和导航地图。其中，定位地图主要用于移动机器人对自身位置进行定位。定位地图为主要应用单线激光雷达感应的定位数据来创建的平面栅格地图，由于单线激光雷达能够快速的感应障碍，机器人通过实时获取单线激光雷达感应的数据和定位地图中障碍数据相比较，能够迅速的确定机器人所在定位地图的位置。导航地图主要用于机器人自主导航避障，导航地图是在应用单线激光雷达感应的基础上还融合其他传感器（例如深度相机和超声波传感器）的导航数据来创建的平面栅格地图，导航地图相较于定位地图而言，其对障碍的判断更加准确，适用于机器人运动的导航。目前主流机器人大多采用定位地图与导航地图分开存储的方式。定位地图与导航地图分开存储，在储存、传输等均有额外开销，并且存在地图同步隐患。
技术实现思路
针对现有的技术问题，本专利技术的第一目的在于提供一种机器人栅格地图的构建方法，其具有减少机器人栅格地图储存、传输等额外开销的优点。本专利技术的第二目的在于提供一种机器人栅格地图的构建系统，其具有减少机器人栅格地图储存、传输等额外开销的优点。为实现上述第一目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种机器人栅格地图的构建方法，包括：获取栅格地图的栅格边长；获取栅格地图的横向栅格数量；获取栅格地图的纵向栅格数量；获取栅格地图的原点坐标；获取传感器组感应映射到栅格中的障碍信息；依次对应栅格地图内栅格构建数据数组；所述数据数组包括栅格状态层和数据编码层；所述栅格状态层基于定位数据和导航数据运算生成；其中，所述定位数据基于单线激光雷达感应的障碍信息；所述导航数据基于包括单线激光雷达的传感器组结合感应的障碍信息；数据编码层包括传感器组中各自感应的开关量障碍信息、对应障碍类型的语义信息和障碍高度信息中的至少一种。通过采用上述技术方案，通过将定位地图与导航地图融合为一张图，即保证了信息的完整性，又降低的地图的传输、存储成本，并且解决潜在的地图同步风险，在多种应用场景下具有重要意义，包括并不限于降低以下成本：机器人地图信息云同步和后台管理的存储和传输成本，多机器人协作的地图传输成本和同步难度，机器人数据迁移时的传输和操作成本等；通过编码位的设计，让单一的二维平面地图有能力承载更多更丰富的信息，大大提高二维平面地图的可操作性。记录障碍数据的具体传感器来源，方便数据溯源和后台针对性编辑；记录简单的地图语义信息；记录简单的障碍高度信息等。方便了在不同场景下的地图复用和后台编辑。综上本方案能够减少机器人栅格地图储存、传输等额外开销；提高二维平面地图的可操作性，方便了在不同场景下的地图复用和后台编辑。本专利技术进一步设置为：所述定位数据和导航数据均包括障碍、未知和空白三种状态，所述栅格状态层包括两位的栅格位和一位的定位标志构成，定位标志有将定位数据与对应位置的导航数据运算获得。通过采用上述技术方案，由于定位地图采用一个单线激光雷达感应获得的障碍信息；而导航数据基于包括单线激光雷达的传感器组结合感应的障碍信息。定位地图在地图数据内容上与导航地图属于被包含关系，换言之，导航地图中非障碍区域在定位地图中一定也是非障碍区域，而导航地图中的障碍信息，由于不一定来自于创建定位地图的传感器，所以可能是未知区域也可能是空白区域。因此，导航地图与定位地图和数据对应关系，只包含五种情况，因此通过两位的栅格位和一位的定位标志能够表达所有情况。本专利技术进一步设置为：所述定位数据和导航数据中障碍、未知和空白三种状态分别用00、10和11表示；所述栅格状态层的计算方法为：导航数据与定位数据进行异或运算，获得运算结果；将运算结果按布尔变量的规则取值获得定位标志的值；分别将两位运算结果数据的每一位与对应的定位标志进行异或运算，获得栅格状态层的栅格位。通过采用上述技术方案，三位中不同的二进制表示能够对应五种不同的情况，且五种不同能够通过对应的方式编码和解码。本专利技术进一步设置为：所述数据数组采用无符号字符型或无符号短整型。通过采用上述技术方案，数据数组采用无符号字符存储数据少，利于大量数据的存储和传输；而数据数组采用无符号短整型存储数据量虽然稍大，但也仅等同于现有的双地图模式的存储数据量，而可以存储的信息量却大了很多。本专利技术进一步设置为：所述传感器组包括单线激光雷达、深度相机、超声传感器和跌落传感器；所述数据编码层包括单线激光雷达、深度相机、超声传感器和跌落传感器的输出的开关量障碍信息。通过采用上述技术方案，通过传感器开关量信息能够获取到对应障碍的来源，从而除了在原本知道障碍的基础上进一步能够了解到障碍的大概类型。本专利技术进一步设置为：语义信息获取的方法为：从传感器组获取环境障碍信息；同步开启识别程序，获取环境物体语义信息；通过传感器坐标对齐，将环境障碍信息与语义信息进行匹配；判断当前环境障碍信息是否属于预编码的语义信息之一，若是，将对应编码赋值到对应数据编码层的编码位。通过采用上述技术方案，环境元素中包含一些特别的语义信息需要标注和记录，例如，在地下停车场环境下，创建地图时停在停车位上的汽车需要标注；再比如商场洗地机器人的应用环境下，地毯等特殊区域需要标注等等。这些元素均可以通过后期后台管理进行标注处理。但如果能在创建地图的时候，结合合适的识别程序，例如辅助摄像头进行视觉识别，直接在地图原始数据上做标记，将极大降低后台处理的难度。本专利技术进一步设置为：同步开启的识别程序包括图像识别和点云聚类分割的至少一种。通过采用上述技术方案，图像识别和点云聚类分割都能够识别和划分类型类型，来执行不同的语义。本专利技术进一步设置为：障碍高度信息获取的方法为：从传感器组获取环境障碍信息；读取并记录环境障碍信息的高度值；环境障碍信息的高度值与预读取的高度编码范围做对比，环境障碍信息的高度值赋值为对应的编码信息，覆写入对应数据编码层的编码位。通过采用上述技术方案，栅格地图的一大缺点就是只有二维信息，而现实中机器人却是立体的。一般在建图时会对传感器获取立体障碍信息进行高度滤波，即只有高于最低高度阈值、低于最高高度阈值的部分才会被当作障碍物记录在地图中。这适用于大部分单层平面场景的应用，但是在某些场景下，同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人栅格地图的构建方法，其特征在于：包括：/n获取栅格地图的栅格边长；/n获取栅格地图的横向栅格数量；/n获取栅格地图的纵向栅格数量；/n获取栅格地图的原点坐标；/n获取传感器组感应映射到栅格中的障碍信息；/n依次对应栅格地图内栅格构建数据数组；/n所述数据数组包括栅格状态层和数据编码层；/n所述栅格状态层基于定位数据和导航数据运算生成；/n其中，所述定位数据基于单线激光雷达感应的障碍信息；所述导航数据基于包括单线激光雷达的传感器组结合感应的障碍信息；/n数据编码层包括传感器组中各自感应的开关量障碍信息、对应障碍类型的语义信息和障碍高度信息中的至少一种。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人栅格地图的构建方法，其特征在于：包括：
获取栅格地图的栅格边长；
获取栅格地图的横向栅格数量；
获取栅格地图的纵向栅格数量；
获取栅格地图的原点坐标；
获取传感器组感应映射到栅格中的障碍信息；
依次对应栅格地图内栅格构建数据数组；
所述数据数组包括栅格状态层和数据编码层；
所述栅格状态层基于定位数据和导航数据运算生成；
其中，所述定位数据基于单线激光雷达感应的障碍信息；所述导航数据基于包括单线激光雷达的传感器组结合感应的障碍信息；
数据编码层包括传感器组中各自感应的开关量障碍信息、对应障碍类型的语义信息和障碍高度信息中的至少一种。


2.根据权利要求1所述的机器人栅格地图的构建方法，其特征在于：所述定位数据和导航数据均包括障碍、未知和空白三种状态，所述栅格状态层包括两位的栅格位和一位的定位标志构成，定位标志有将定位数据与对应位置的导航数据运算获得。


3.根据权利要求2所述的机器人栅格地图的构建方法，其特征在于：
所述定位数据和导航数据中障碍、未知和空白三种状态分别用00、10和11表示；
所述栅格状态层的计算方法为：
导航数据与定位数据进行异或运算，获得运算结果；
将运算结果按布尔变量的规则取值获得定位标志的值；
分别将两位运算结果数据的每一位与对应的定位标志进行异或运算，获得栅格状态层的栅格位。


4.根据权利要求1所述的机器人栅格地图的构建方法，其特征在于：所述数据数组采用无符号字符型或无符号短整型。


5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘何浩，罗方龙，
申请(专利权)人：弗徕威智能机器人科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31