基于栅格地图区域化探索的建图方法、系统以及终端技术方案

本发明专利技术基于栅格地图区域化探索的建图方法、系统以及终端，解决了现有技术中移动机器人采用基于栅格地图的传统的探索建图方法，导致机器人行走缓慢，以及被探索区域重复探索，建图效率不高的问题。本发明专利技术对栅格地图进行分区域探索，在每个区域中选择最佳目标点进行探索，机器人行走速度增加，被探索区域的重复探索率降低，极大的提高了探索建图的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于栅格地图区域化探索的建图方法、系统以及终端
本专利技术涉及机器人领域，特别是涉及一种基于栅格地图区域化探索的建图方法、系统以及终端。
技术介绍
机器人构建的环境地图大致分为三种：拓扑地图、几何地图、栅格地图。栅格地图是一种对现实中真实地图数字栅格化的产物。它将环境分解成一系列离散的栅格，每个栅格有一个值，栅格包含了坐标、是否障碍两类基本信息，用每一个栅格被占据的概率值来表示环境信息，一般标识为是否是障碍物。每个地图栅格都与实际环境中的一个小块区域对应，反映出环境的信息，易于机器人进行地图信息的存储。由于现有的移动机器人采用基于栅格地图的传统的探索建图方法，导致机器人行走缓慢，以及被探索区域重复探索，建图效率不高等问题。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于栅格地图区域化探索的建图方法、系统以及终端，用于解决现有技术中移动机器人采用基于栅格地图的传统的探索建图方法，导致机器人行走缓慢，以及被探索区域重复探索，建图效率不高的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于栅格地图区域化探索的建图方法，应用于移动机器人，包括：采集激光雷达数据以及陀螺仪数据；基于激光slam建立二维全局栅格地图，并根据所述激光雷达数据以及陀螺仪数据对所述二维全局栅格地图构建障碍物膨胀层；基于bsf算法在构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中搜索可通行点集，并在所述可通行点集中选择最佳目标点；计算机器人初始点到所述最佳目标点的导航路径信息，用于所述机器人运动至所述最佳目标点；以所述机器人经过运动所处的所述最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域，并在各子区域中依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，并以各子区域最佳目标点为中心分别对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行分割，以获得覆盖各子区域的环境地图。于本专利技术的一实施例中，所述基于bsf算法在构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中搜索可通行点集，并在所述可通行点集中选择最佳目标点的方式包括：基于bsf算法，探索构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中的已知区域以及未知区域中的边界点集，并根据所述边界点集中的各点处的障碍物信息，筛选出所述可通行点集；基于最佳目标点的选择规则，在所述可通行点集中选择最佳目标点。于本专利技术的一实施例中，所述最佳目标点的选择规则包括：选择可通行点集中的通行区域广泛度最大的点作为最佳目标点；其中，所述通行区域广泛度根据可通行点集中的各点的已知区域以及未知区域的通行区域广泛度相关。于本专利技术的一实施例中，所述以所述机器人经过运动所处的所述最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域，并在各子区域中依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，并以各子区域最佳目标点为中心分别对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行分割，以获得覆盖各子区域的环境地图的方式包括：以所述机器人经过运动所处的最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域；按照预设的子区域探索规则，依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，以通过以各区域最佳目标点为中心对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行一或多次分割，对经过分割形成的一或多个区域分别进行覆盖，以获得覆盖各子区域的环境地图。于本专利技术的一实施例中，所述按照预设的子区域探索规则，依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，以通过以各区域最佳目标点为中心对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行一或多次分割，对经过分割形成的一或多个区域分别进行覆盖，以获得覆盖各子区域的环境地图的方式包括：按照预设的子区域探索规则，依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点；依次分别计算机器人初始点到各子区域最佳目标点的导航路径信息，用于所述机器人运动至所述各子区域最佳目标点，当机器人到达新的子区域最佳目标点，将前一个最佳目标点/子区域最佳目标点压入堆栈，并以机器人到达的各子区域最佳目标点为中心分别对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行分割，对经过分割形成的一或多个区域分别进行覆盖，以获得覆盖各子区域的环境地图，以获得覆盖各子区域的环境地图。于本专利技术的一实施例中，所述预设的子区域探索规则包括：探索顺序规则和/或探索程度规则；其中，所述探索顺序规则包括：各子区域的探索顺序和/或各子区域中由各子区域最佳目标点对对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割形成的区域的探索顺序；所述探索程度规则包括：在一子区域探索达到完全覆盖时，再进行下一区域的探索。于本专利技术的一实施例中，所述子区域左上、右上、右下以及左下四个区域，所述各子区域的探索顺序为：左上、右上、右下以及左下区域。于本专利技术的一实施例中，所述导航路径信息包括：导航路径、导航距离以及直线距离中的一种或多种。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于栅格地图区域化探索的建图系统，应用于移动机器人，所述系统包括：采集模块，用于采集激光雷达数据以及陀螺仪数据；建图模块，连接所述采集模块，用于基于激光slam建立二维全局栅格地图，并根据所述激光雷达数据以及陀螺仪数据对所述二维全局栅格地图构建障碍物膨胀层；探索模块，连接所述建图模块，用于基于bsf算法在构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中搜索可通行点集，并在所述可通行点集中选择最佳目标点；导航模块，连接所述探索模块，用于计算机器人初始点到所述最佳目标点的导航路径信息，用于所述机器人运动至所述最佳目标点；区域分割模块，连接所述搜索模块且连接于所述导航模块，用于以所述机器人经过运动所处的所述最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域，并在各子区域中依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，并以各子区域最佳目标点为中心分别对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行分割，以获得覆盖各子区域的环境地图。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于栅格地图区域化探索的建图终端，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述的基于栅格地图区域化探索的建图方法。如上所述，本专利技术的一种基于栅格地图区域化探索的建图方法、系统以及终端，具有以下有益效果：本专利技术对栅格地图进行分区域探索，在每个区域中选择最佳目标点进行探索，机器人行走速度增加，被探索区域的重复探索率降低，极大的提高了探索建图的效率。附图说明图1显示为本专利技术一实施例中的基于栅格地图区域化探索的建图方法的流程示意图。图2显示为本专利技术一实施例中的基于栅格地图区域化探索的建图方法的流程示意图。图3显示为本专利技术一实施例中的基于栅格地图区域化探索的建图系统的结构示意图。图4显示为本专利技术一实施例中的基于栅格地图区域化探索的建图终端的结构示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于栅格地图区域化探索的建图方法，其特征在于，应用于移动机器人，包括：/n采集激光雷达数据以及陀螺仪数据；/n基于激光slam建立二维全局栅格地图，并根据所述激光雷达数据以及陀螺仪数据对所述二维全局栅格地图构建障碍物膨胀层；/n基于bsf算法在构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中搜索可通行点集，并在所述可通行点集中选择最佳目标点；/n计算机器人初始点到所述最佳目标点的导航路径信息，用于所述机器人运动至所述最佳目标点；/n以所述机器人经过运动所处的所述最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域，并在各子区域中依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，并以各子区域最佳目标点为中心分别对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行分割，以获得覆盖各子区域的环境地图。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于栅格地图区域化探索的建图方法，其特征在于，应用于移动机器人，包括：
采集激光雷达数据以及陀螺仪数据；
基于激光slam建立二维全局栅格地图，并根据所述激光雷达数据以及陀螺仪数据对所述二维全局栅格地图构建障碍物膨胀层；
基于bsf算法在构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中搜索可通行点集，并在所述可通行点集中选择最佳目标点；
计算机器人初始点到所述最佳目标点的导航路径信息，用于所述机器人运动至所述最佳目标点；
以所述机器人经过运动所处的所述最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域，并在各子区域中依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，并以各子区域最佳目标点为中心分别对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行分割，以获得覆盖各子区域的环境地图。


2.根据权利要求1中所述的基于栅格地图区域化探索的建图方法，其特征在于，所述基于bsf算法在构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中搜索可通行点集，并在所述可通行点集中选择最佳目标点的方式包括：
基于bsf算法，探索构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图中的已知区域以及未知区域中的边界点集，并根据所述边界点集中的各点处的障碍物信息，筛选出所述可通行点集；
基于最佳目标点的选择规则，在所述可通信点集中选择最佳目标点。


3.根据权利要求2中所述的基于栅格地图区域化探索的建图方法，其特征在于，所述最佳目标点的选择规则包括：
选择可通行点集中的通行区域广泛度最大的点作为最佳目标点；
其中，所述通行区域广泛度根据可通行点集中的各点的已知区域以及未知区域的通行区域广泛度相关。


4.根据权利要求1中所述的基于栅格地图区域化探索的建图方法，其特征在于，所述以所述机器人经过运动所处的所述最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域，并在各子区域中依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，并以各子区域最佳目标点为中心分别对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行分割，以获得覆盖各子区域的环境地图的方式包括：
以所述机器人经过运动所处的最佳目标点为中心，将构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图分割为至少两个子区域；
按照预设的子区域探索规则，依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，以通过以各区域最佳目标点为中心对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行一或多次分割，对经过分割形成的一或多个区域分别进行覆盖，以获得覆盖各子区域的环境地图。


5.根据权利要求4中所述的基于栅格地图区域化探索的建图方法，其特征在于，所述按照预设的子区域探索规则，依次获得用于完全覆盖各子区域的一或多个子区域最佳目标点，以通过以各区域最佳目标点为中心对构建障碍物膨胀层的二维全局栅格地图进行一或多次...

【专利技术属性】
技术研发人员：尤越，李会川，
申请(专利权)人：深圳华芯信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44