一种自适应增量建图方法、系统、计算机设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种自适应增量建图方法、系统、计算机设备及存储介质，其技术方案要点是：包括：遍历待测区域的所有环境关键节点，根据所有环境关键节点绘制得到第一环境地图；根据所述第一环境地图按照预设顺序遍历所有环境关键节点，收集所有机器人建图节点，根据所有环境关键节点和机器人建图节点得到n张第二环境地图；根据所述第一环境地图对n张所述第二环境地图分别进行图像处理得到n张修正环境地图；根据所述第一环境地图得到第一像素点集，根据n张修正环境地图得到n个第二像素点集，根据第一像素点集和n个第二像素点集进行加权平均计算得到第三像素点集；根据所述第三像素点集得到增量地图；本申请具有自动获取增量地图的优点。的优点。的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应增量建图方法、系统、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人地图构建
，更具体地说，它涉及一种自适应增量建图方法、系统、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]同步地图构建与定位技术(即SLAM)技术是现代移动机器人领域研究的热点技术，该技术使得机器人可以在未知的区域自动或者半自动的探索周边环境，并且采用一定的信息结构将周围环境以机器人可以理解的方式保存下来(即构建的地图)。在已有的地图基础上，实现机器人空间位置的确定(定位)以及行动的规划(导航)。
[0003]目前业内采用的建图方式是半自动建图方式。半自动建图指的是机器人在感知周围环境的过程中由手柄或其他指令发送装置来操纵机器人在环境中移动，在移动的过程中机器人所携带的环境感知传感器(如激光雷达，深度摄像头等)对所经过的环境进行感知并存储成机器人能理解的地图。在手动操纵机器人移动至所有的想去的地方后，将地图保存为全局地图，作为机器人在该环境下的活动依据，即每一次进行移动任务之前需手动预加载该环境的地图，随后在进行任务。
[0004]当环境中存在动态物体时，动态物体的运动会给视觉位姿结算造成干扰，从而影响SLAM的建图/定位结果的准确性。因此，半自动建图只能在静态环境下建图，而在动态环境下，往往需要工程师手动增加或者删除地图上的信息，达到增量地图的效果。
[0005]目前，市面上常见的建图方式是提取相机视觉采集得到的关键图像帧特征点，利用深度学习算法与原环境地图进行多次匹配，得到静态图像特征点，从而建图和定位。但是，算法的运算量需要对电脑硬件要求高，计算代价较高，增加成本，很难在计算性能较弱的移动端设备上运行，且计算量容易随着场景增大而增大，无法适用于大场景建图。
[0006]综上所述，目前仍没有一种自适应增量建图的有效解决方法，需进一步提出高效、可行的解决方案。

技术实现思路

[0007]针对现有技术存在的不足，本专利技术提供一种自适应增量建图方法、系统、计算机设备及存储介质，其目的在于克服现有技术中无法在出现动态物体的环境下，动态物体的运动会给视觉位姿结算造成干扰，从而影响SLAM的建图/定位结果的准确性问题。
[0008]本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种自适应增量建图方法，包括：
[0009]移动至起始点，遍历待测区域的所有环境关键节点，根据所有环境关键节点绘制得到第一环境地图；
[0010]移动至所述起始点，根据所述第一环境地图按照预设顺序遍历所有环境关键节点，收集所有机器人建图节点，根据所有环境关键节点和机器人建图节点得到第二环境地图；并重复n次，得到n张第二环境地图；其中，n为正整数；
[0011]根据所述第一环境地图对n张所述第二环境地图分别进行图像处理得到n张修正环境地图；
[0012]根据所述第一环境地图得到第一像素点集，根据n张修正环境地图得到n个第二像素点集，根据第一像素点集和n个第二像素点集进行加权平均计算得到第三像素点集；根据所述第三像素点集得到增量地图。
[0013]可选的，所述环境关键节点为待测区域的直角交汇处、T型交汇处或十字型交汇处。
[0014]可选的，所述根据所述第一环境地图对n张所述第二环境地图分别进行图像处理得到n张修正环境地图，包括：
[0015]根据第一环境地图分别对每一张第二环境地图进行裁剪得到该张第二环境地图对应的裁剪修正地图；
[0016]以该裁剪修正地图的图像中心为旋转圆心，根据第一环境地图对该裁剪修正地图按照预设旋转方向进行旋转修正，得到对应的旋转修正地图；
[0017]以该旋转修正地图的图像中心为平移参考点，根据第一环境地图对该旋转修正地图进行平移修正，得到对应的平移修正地图；
[0018]判断该平移修正地图和第一环境地图的外轮廓是否吻合；若不吻合，则执行根据第一环境地图对该裁剪修正地图按照预设旋转方向进行旋转修正的步骤；若吻合，则将该平移修正地图作为该张第二环境地图对应的修正环境地图。
[0019]可选的，所述判断该平移修正地图和第一环境地图的外轮廓是否吻合，包括：
[0020]判断该平移修正地图与第一环境地图的外轮廓像素点重合度是否大于预设阈值；若为是，则判断为吻合；若为否，则判断为不吻合。
[0021]可选的，所述根据第一像素点集和n个第二像素点集进行加权平均计算得到第三像素点集，包括：
[0022]将一像素点集和n个第二像素点集中各像素点集的像素点依次相加后取平均数，并将数据类型定义为int整数类型，得到第三像素点集。
[0023]可选的，所述获取所有机器人建图节点包括：
[0024]获取传感器数据信息，根据所述传感器数据信息获取所有避障节点，根据所有避障节点得到所有机器人建图节点。
[0025]可选的，所述根据所述第三像素点集得到增量地图之后，还包括：
[0026]将所述第一环境地图替换为所述增量地图。
[0027]一种自适应增量建图系统，包括：手动建图模块，用于移动至起始点，遍历待测区域的所有环境关键节点，根据所有环境关键节点绘制得到第一环境地图；
[0028]自动建图模块，用于移动至所述起始点，根据所述第一环境地图按照预设顺序遍历所有环境关键节点，收集所有机器人建图节点，根据所有环境关键节点和机器人建图节点得到第二环境地图；并重复n次，得到n张第二环境地图；其中，n为正整数；
[0029]地图修正模块，用于根据所述第一环境地图对n张所述第二环境地图分别进行图像处理得到n张修正环境地图；
[0030]增量建图模块，用于根据所述第一环境地图得到第一像素点集，根据n张修正环境地图得到n个第二像素点集，根据第一像素点集和n个第二像素点集进行加权平均计算得到
第三像素点集；根据所述第三像素点集得到增量地图。
[0031]一种计算机设备,包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
[0032]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
[0033]综上所述，本专利技术具有以下有益效果：通过获取多张第二环境地图并以第一环境地图进行对比修正后，得到的修正环境地图与第一环境地图进行像素点的加权平均并整形，能够以较小的计算量去除第一环境地图和修正环境地图中的动态物体，方便获得增量地图。
附图说明
[0034]图1为本专利技术的流程示意图；
[0035]图2为本专利技术获取的第一环境地图；
[0036]图3为本专利技术获取的第一张第二环境地图；
[0037]图4为本专利技术获取的第二张第二环境地图；
[0038]图5为本专利技术获取的第三张第二环境地图；
[0039]图6为本专利技术获取的第一张第二环境地图的修正环境地图；
[0040]图7为本专利技术获取的第二张第二环境地图的修正环境地图；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应增量建图方法，其特征在于，包括：移动至起始点，遍历待测区域的所有环境关键节点，根据所有环境关键节点绘制得到第一环境地图；移动至所述起始点，根据所述第一环境地图按照预设顺序遍历所有环境关键节点，收集所有机器人建图节点，根据所有环境关键节点和机器人建图节点得到第二环境地图；并重复n次，得到n张第二环境地图；其中，n为正整数；根据所述第一环境地图对n张所述第二环境地图分别进行图像处理得到n张修正环境地图；根据所述第一环境地图得到第一像素点集，根据n张修正环境地图得到n个第二像素点集，根据第一像素点集和n个第二像素点集进行加权平均计算得到第三像素点集；根据所述第三像素点集得到增量地图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境关键节点为待测区域的直角交汇处、T型交汇处或十字型交汇处。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一环境地图对n张所述第二环境地图分别进行图像处理得到n张修正环境地图，包括：根据第一环境地图分别对每一张第二环境地图进行裁剪得到该张第二环境地图对应的裁剪修正地图；以该裁剪修正地图的图像中心为旋转圆心，根据第一环境地图对该裁剪修正地图按照预设旋转方向进行旋转修正，得到对应的旋转修正地图；以该旋转修正地图的图像中心为平移参考点，根据第一环境地图对该旋转修正地图进行平移修正，得到对应的平移修正地图；判断该平移修正地图和第一环境地图的外轮廓是否吻合；若不吻合，则执行根据第一环境地图对该裁剪修正地图按照预设旋转方向进行旋转修正的步骤；若吻合，则将该平移修正地图作为该张第二环境地图对应的修正环境地图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断该平移修正地图和第一环境地图的外轮廓是否吻合，包括：判断该平移修正地图与第一环境地图的外轮廓像素点重合度是否大于预设阈值；若为是，则判断为吻合；若...

【专利技术属性】
技术研发人员：麦锡全，欧阳剑，冯国扶，
申请(专利权)人：广州慧扬健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：