地图优化方法、装置及机器人制造方法及图纸

本申请适用于地图优化技术领域，提供了地图优化方法、装置及机器人，所述方法包括：遍历第一待优化地图，所述第一待优化地图包括黑色区域、白色区域和灰色区域；过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图；过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图。通过上述方法，能够提高滤除噪点区域的准确性。

Map optimization method, device and robot

【技术实现步骤摘要】
地图优化方法、装置及机器人
本申请属于地图优化
，尤其涉及地图优化方法、装置、机器人及计算机可读存储介质。
技术介绍
一张好的即时定位与地图构建(SimultaneousLocalizationAndMapping，SLAM)对于导航环节是不可或缺的。但是机器人在实际进行激光建图的过程中，由于激光传感器受自身性能指标的影响，扫描的区域会存在盲区，且若激光扫描到人的腿，则在地图上也相应会产生噪点，从而导致最后建图结果有大量噪声，进而使得导航过程中也无法规划出正确的路径。如图1所示，白色区域表示机器人可通行区域，黑色区域表示障碍物边界，比如墙体、人腿等，灰色区域表示未探索区域。针对上述可能出现的问题，目前主要的解决方案有以下思路，第一种是改进传感器的性能，使激光扫描范围扩大，但是这样会大大增加硬件设备的成本，或者是采用多传感器融合方案，使用其他传感器减少由于单一传感器所产生的噪声；第二种是提高关键帧的刷新频率，减少两激光帧之间的未探索区域，但是这样会大大降低机器的运行效率，同时也无法完全避免灰色区域噪声的产生。上述方案中，虽然从理论上都能在一定程度上减少激光建图过程中的噪声，但是在实际场景中，由于受到硬件成本、计算能力和环境场地等多方面因素的影响，优化效果并不明显，同时也无法解决黑色区域噪声的影响。故，需要提供一种新的方法以解决上述技术问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了地图优化方法，可以解决难以在维持成本的基础上实现噪点区域的有效滤除的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种地图优化方法，包括：遍历第一待优化地图，所述第一待优化地图包括黑色区域、白色区域和灰色区域；过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图；过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图。本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：由于过滤的黑色区域和灰色区域都是被白色区域包围的区域，而被白色区域包围的区域是地图中的噪点，因此能够有效实现噪点区域的滤除，并且，由于通过软件实现黑色区域和灰色区域的过滤，因此，无需增加额外的硬件设备，即无需增加额外的硬件成本。此外，由于在实际的滤除灰色区域的过程中，若检测出灰色的像素点与黑色的像素点相连，则不滤除该灰色的像素点，因此，先滤除黑色区域再滤除灰色区域有助于提高滤除噪点区域的准确性。第二方面，本申请实施例提供了一种地图优化装置，包括：地图遍历单元，用于遍历第一待优化地图，所述第一待优化地图包括黑色区域、白色区域和灰色区域；黑色区域过滤单元，用于过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图；灰色区域过滤单元，用于过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图。第三方面，本申请实施例提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中所述的方法。可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1是现有技术提供的一种SLAM地图的示意图；图2是本申请实施例一提供的一种地图优化方法的流程图；图3是本申请实施例二提供的一种地图优化方法的流程图；图4是本申请实施例三提供的一种地图优化方法的流程图；图5是本申请实施例四提供的一种地图优化装置的结构示意图；图6是本申请实施例五提供的机器人的结构示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。实施例一：图2示出了本申请实施例一提供的一种地图优化方法的流程图，该地图优化方法可应用于机器人中，详述如下：步骤S21，遍历第一待优化地图，所述第一待优化地图包括黑色区域、白色区域和灰色区域；其中，第一待优化地图通常为机器人生成的原始的SLAM地图，这种原始的SLAM地图仅包含黑色、灰色和白色三种颜色，对应的像素值分别为0、205(当然，灰色也可以为其他数值，此处不作限定)和255。该步骤中，由黑色的像素点组成的区域为黑色区域，由白色的像素点组成的区域为白色区域，由灰色的像素点组成的区域为灰色区域。具体地，遍历第一待优化地图是指按顺序逐个遍历该第一待优化地图中的像素点。步骤S22，过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图；具体地，由于第一待优化地图包括的黑色区域可能被白色区域包围，也可能被灰色区域包围，或者同时被白色区域和灰色区域包围，而根据经验可知，被白色区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地图优化方法，其特征在于，包括：/n遍历第一待优化地图，所述第一待优化地图包括黑色区域、白色区域和灰色区域；/n过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图；/n过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图。/n

【技术特征摘要】
1.一种地图优化方法，其特征在于，包括：
遍历第一待优化地图，所述第一待优化地图包括黑色区域、白色区域和灰色区域；
过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图；
过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图。


2.如权利要求1所述的地图优化方法，其特征在于，所述过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图，包括：
若遍历到的像素点为黑色，则搜索所述像素点的周围邻域，统计所述像素点的周围邻域内的黑色点的数量，其中，所述黑色点为黑色的像素点；
若所述黑色点的数量没有超过预设的黑色点数量阈值，则统计所述像素点的周围邻域内的白色点和灰色点的比例，若统计的比例大于或等于预设的比例阈值，表明所述像素点所在的黑色区域被白色区域包围，则设置所述像素点为白色，以过滤所述第一待优化地图中被白色区域包围的黑色区域，得到第二待优化地图，其中，所述白色点为白色的像素点，所述灰色点为灰色的像素点。


3.如权利要求2所述的地图优化方法，其特征在于，所述地图优化方法还包括：
若所述黑色点的数量没有超过预设的黑色点数量阈值，则统计所述像素点的周围邻域内的白色点和灰色点的比例，若统计的比例小于预设的比例阈值，则不执行任何处理。


4.如权利要求1所述的地图优化方法，其特征在于，所述过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图，包括：
采用第一过滤算法和/或采用第二过滤算法过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图。


5.如权利要求4所述的地图优化方法，其特征在于，所述采用第一过滤算法和/或采用第二过滤算法过滤所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，得到优化后的地图，包括：
采用第一过滤算法搜索所述第二待优化地图中被白色区域包围的灰色区域，若搜索的所述灰色区域的面积小于或等于第一预设阈值，则设置所述灰色区域内的像素点为白色；
若搜索的所述灰色区域的面积大于所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志超，赵文恺，庞建新，熊友军，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44