[發明專利]一種封閉環境下機器人自主建圖方法

在審

• 申請號: 202011608422.9
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112883128A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 華璟;俞庭;彭浩宇;胡崢
• 申請（專利權）人: 杭州圖歌科技有限公司
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/22
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種封閉環境下機器人自主建圖方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：啟動機器人的導航模塊以及啟動建圖模塊，之后啟動自動建圖模塊，獲得超參數與初始地圖視野；

步驟2：使用隨機搜索算法確定搜索點集；

步驟3：根據過濾策略刪除搜索點集中的多余搜索點；

步驟4：根據動態坐標系策略標記從搜索點集中挑選出執行點集；

步驟5：根據距離信息確定執行點集中機器人當前需要去的執行點，所述執行點為目標點；

步驟6：控制機器人到達目標點，記錄下時間信息，等待機器人到達目標點，若機器人在指定時間內到達目標點，則標記為已經到達的點，否則，取消此次動作，并標記該點為超時的點，已經到達的點和超時的點放入完成點集；

步驟7：重復步驟2-6,當建圖率到達手動設置閾值時，建圖完畢。

2.根據權利要求1所述的封閉環境下機器人自主建圖方法，其特征在于：所述步驟1獲得超參數與初始地圖視野,其步驟如下：

1)在自動建圖模塊中創建新的柵格地圖，并讀取自動建圖模塊中的超參數配置文件，確定各個超參數的值，所述超參數包括：地圖長度Rx、地圖寬度Ry，閾值th，微調系數fine，過濾半徑r_filter，過濾閾值th_filter，完成輻射半徑r_radiation以及建圖結束閾值th_end；

2)打開開源算法gmapping的建圖程序，向建圖程序傳輸激光雷達點云數據和機器人運動里程計信息數據，控制機器人原地旋轉，直到建圖程序初始化新的柵格地圖成功，更新里程計信息數據時，所述機器人不碰撞障礙物；

3)在自動建圖模塊中創建搜索樹，創建搜索點集，創建完成點集；

3.根據權利要求1所述的封閉環境下機器人自主建圖方法，其特征在于：所述隨機搜索算法步驟如下：

1)獲取地圖中心點的位置，如果搜索樹中沒有保存中心點的位置的節點，將該中心點的位置保存至搜索樹中；

2)生成0-1范圍內的第一隨機數X和第二隨機數Y，

3)計算出第一隨機數和第二隨機數所對應的像素點的坐標位置(u,v)：u＝R_x*X，v＝R_y*Y；

4)在搜索樹各個節點中找到與所述像素點距離最近的位置點(x_n-1，y_n-1)，計算所述像素點和位置點之間的斜率k，如果所述像素點和位置點之間的距離超出閾值th，則生成新的位置點(x_new，y_new)＝(x_n-1+dx，y_n-1+k*dx)，其中，dx＝(th²/(1+k²))^1/2,如果小于閾值th，則生成新的位置點(x_new，y_new)＝(u，v)；

5)讀取gmapping程序更新的柵格地圖，將新的位置點投影在柵格地圖中，所述新的位置點在柵格地圖中的狀態包括：

free狀態，所述free狀態是位置點投影在柵格地圖的狀態為已知，且沒有障礙物，在free狀態下，將該位置點保存至搜索樹；

obstacle狀態，所述obstacle狀態是位置點投影在柵格地圖的狀態為已知，且存在障礙物，在obstacle狀態下，循環更新(x_new，y_new)＝(x_new+dxf，y_new+k*dxf)，其中dxf＝(fine²/(1+k²))^1/2，當(x_new，y_new)在柵格地圖上的狀態為free狀態時，循環結束，將該位置保存至搜索樹；

unknown狀態，所述unknown狀態是位置點投影在柵格地圖的狀態為未知，在所述unknown狀態下，循環更新(x_new，y_new)＝(x_new+dxf，y_new+k*dxf)，其中dxf＝(fine²/(1+k²))^1/2，當(x_new，y_new)在柵格地圖上的狀態為free時，循環結束，將該位置保存至搜索樹，并且，將該位置保存至搜索點集中。