[發明專利]一種基于連續置信度分布的機器人建圖方法

有效

• 申請號: 202110678866.8
• 申請日: 2021-06-18
• 公開（公告）號: CN113313827B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 鄭榮濠;徐陽;劉妹琴;張森林
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T7/73
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

1.一種基于連續置信度分布的機器人建圖方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：定義一個n維占據網格向量M＝{M^[1],M^[2],...,M^[n]}，初始化定義在網格上的占據值向量m＝{m^[1],...,m^[n]}，其中m^[i]∈[0,1]表示單元i的占據水平；初始化占據值向量m對應的連續置信度分布由n個邊緣化連續概率分布組成，其中z_1:k＝{z₁,...,z_k}和x_1:k＝{x₁,...,x_k}分別表示t＝1時刻到t＝k時刻的機載傳感器獲取的周圍環境的距離測量和全局位置信息；為便于置信度分布的更新計算和實現，將離散化為向量為離散分辨率；初始化混合波束傳感模型；

步驟2：機器人搭載的傳感器獲取k時刻周圍環境的距離測量信息z_k后，使用光線投射法計算得到第j個波束和占據網格向量M相交的網格單元集合其中j＝1,...,n_z，內網格單元的索引i按照k時刻各個網格單元和機器人位置之間的距離dist_i由近到遠升序排列，n_z為波束的數量；

步驟3：計算k時刻的置信度分布

步驟4：根據過往觀測和位姿信息，利用k-1時刻的置信度分布計算地圖的信息熵：

其中為的離散化向量；

步驟5：通過近似方法，計算并更新地圖和測量之間的互信息I，包括以下子步驟：

5.1對于第j個波束遍歷內所有網格單元，將該波束的距離測量值離散化為其中離散分辨率為λ_z；

5.2對于第個網格單元，計算該波束在當前取值z對應的測量先驗值p(z|z_1:k-1,x_1:k-1)：

其中為指示變量，當且僅當第j個波束在k時刻為最大距離讀數z_MAX時等于1，否則為0，p(z|c_k,x_k)即混合波束傳感模型，表示該條波束上的網格單元占據值均為0，為當前波束的測量錐內的地圖網格單元數量；c_k為誘因變量，為網格單元的期望占據值；

5.3計算當前取值z下的地圖條件熵：

5.4根據互信息公式計算并更新每個網格單元的互信息：

5.5假設內網格單元之間是獨立的，則單個波束的互信息可由每個網格單元的互信息累加近似，其中M^[i]表示：

5.6假設波束之間是相互獨立的，于是測量z_k對應的互信息可通過累加每個波束的互信息進行近似：

最終得到基于連續置信度分布的互信息實值地圖，可用于基于信息報酬函數的機器人探測任務。

2.根據權利要求1所述的一種基于連續置信度分布的機器人建圖方法，其特征在于，所述的步驟3包括以下子步驟：

3.1使用k-1時刻的置信度分布計算更新內所有網格單元的期望占據值

3.2計算第j個波束的因果傳感模型v_scm；

3.3對于內第i個網格單元，其離散化置信度分布的更新方式為：

3.4遍歷k時刻測量z_k的n_z個波束，即可更新機器人感知范圍內所有網格單元的離散化置信度分布