[發明專利]一種機器人地圖構建方法

有效

• 申請號: 202010069031.8
• 申請日: 2020-01-21
• 公開（公告）號: CN111189449B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 徐晉鴻;劉勇;朱凱
• 申請（專利權）人: 杭州大數云智科技有限公司
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C21/32;G01C21/20;G01S17/931
• 代理公司: 浙江傳衡律師事務所 33387
• 代理人: 葉衛強

本發明提供一種機器人地圖構建方法，包括如下步驟：1、機器人會在人手動控制的情況下進行數據采集；機器人獲取第一幀激光數據和對應時刻的imu數據；2、根據第一幀的imu獲取到的的姿態角數據將第一幀激光數據矯正到重力坐標系下，并用矯正后的激光數據創建點云地圖；同時對校正后的激光數據截取5米范圍與機器人車身高度內的點云，投影到2d平面，初始化可視化地圖；3、機器人獲取第二幀激光數據以及在一二幀之間的多幀imu數據、多幀輪速計數據；本發明能夠通過多種傳感器檢測數據相融合的方法準確對機器人進行精確定位，保證機器人定位的準確性，并能實時的構建定位地圖、可視化地圖、導航地圖。

技術領域

本發明涉及機器人技術領域，尤其是涉及一種機器人地圖構建方法。

背景技術

隨著人工智能技術和計算機技術的發展，自動駕駛技術日漸成熟。自動駕駛車輛能夠高效利用交通資源，緩解交通擁堵、減少碳排放，自動駕駛技術近年來發展迅速，自動駕駛技術也是近年的熱點話題。自動駕駛技術已經逐漸走進人們的日常生活，潛移默化的改變著人們的出行方式。自動駕駛技術在軍用及民用上均具有巨大的應用前景。軍用上，它不僅能夠作為無人運輸平臺，還能用作無人爆破車、無人作戰平臺、無人巡邏與監視車輛等；民用中，除了為人類生活帶來便捷之外，還能夠降低交通事故發生率與提高道路通行效率。

自動駕駛技術可分為感知、定位、規劃及控制四大模塊。感知及定位模塊相當于人類眼睛及耳朵，通過接收外界信息源來獲取自身及周圍目標相關信息；規劃模塊相當于人類大腦，通過分析自身及目標信號來做出任務、行為決策及運動規劃；控制模塊類似于人類手腳，執行上層的運動規劃信號。

然而，但是現有的定位技術不夠精確，在駕駛過程中經常出現車輛在當前車道行駛，卻定位在旁邊車道的現象，定位的不準確將導致行為決策及運動規劃的錯誤，從而導致車輛在自動行駛過程中的安全性較差問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種機器人地圖構建方法，能夠通過多種傳感器檢測數據相融合的方法準確對機器人進行精確定位，保證機器人定位的準確性，并且根據機器人的精確的位置實時加載地圖信息，使機器人能夠準確進行決策及運動規劃，從而保證機器人在自動駕駛過程中的安全性。

為實現上述目的，本發明提供一種機器人地圖構建方法，包括如下步驟：

步驟(1)、機器人會在人手動控制的情況下進行數據采集；在開始階段，機器人獲取第一幀激光數據和對應時刻的imu數據；

步驟(2)、由于機器人的擺放位置或者地面的平整度不一樣，因此將根據第一幀的imu獲取到的的姿態角數據將第一幀激光數據矯正到重力坐標系下，并用矯正后的激光數據創建點云地圖；同時對校正后的激光數據截取5米范圍與機器人車身高度內的點云，投影到2d平面，初始化可視化地圖；

步驟(3)、機器人獲取第二幀激光數據以及在一二幀之間的多幀imu數據、多幀輪速計數據；根據imu數據的加速度信息、角速度信息與輪速計的線速度信息預測第二幀激光數據的先驗位置；預測是指通過對多幀imu數據中的角速度信息積分獲得角度，通過對多幀imu數據中的加速度信息與輪速計的線速度積分獲得位移量。將獲得的角度與位移量作為作為第二幀激光數據的先驗位置；先驗位置是指通過imu和輪速計預測的位置；

步驟(4)、結合第二幀數據的先驗位置、第二幀激光數據、點云地圖，通過算法進行匹配，獲得第二幀激光數據的后驗位置；此步驟中的算法是采用正態分布變換算法或基于角點平面點的最小二乘算法；后驗位置是指通過激光數據與點云地圖匹配后的位置；

步驟(5)、根據步驟3和步驟4以此類推，獲取后續每一幀激光數據的后驗位置；若后續后驗位置與點云地圖中最新加入的一幀激光數據的后驗位置相差超過一個固定的距離或者一個固定的旋轉角，則在點云地圖中加入該幀激光數據；