[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

本發明公開了一種基于連續置信度分布的機器人建圖方法，包括步驟：初始化占據網格地圖及置信度分布，初始化波束混合傳感模型；基于機載傳感器的距離測量信息計算地圖的連續置信度分布；針對傳統基于占據網格地圖的互信息未考慮地圖網格單元之間的依賴性，導致互信息估計精度和運算效率不平衡的問題，提出一種基于連續置信度分布的互信息度量，顯式地建模了同時刻同一測量錐內的網格單元間的測量依賴性，得到每個被觀測網格的互信息；通過近似計算方法，更新整個區域在新測量下的互信息，得到互信息實值地圖。本發明的互信息建圖方法允許在線實現，可在非結構化和雜亂的環境中使機器人對未知區域和模糊區域表現出良好的探索行為。

技術領域

本發明屬于機器人感知技術領域，主要涉及一種基于連續置信度分布的機器人建圖方法。

背景技術

機器人的主動探測目的在于控制機器人繪制更多未知區域的地圖，同時保證地圖的精度、時間成本、行程距離、能量節約等其他指標，在軍事和民用領域有著廣闊的應用前景，如未知行星地面探測和軍事偵察。目前，在相關技術中，基于信息的探測方法更受關注，因為該方法容許更快的探測，并且較為容易擴展包含更多不規則和小邊界的三維場景。這些方法利用互信息(Mutual information,MI)等信息論度量來構造報酬函數，并選擇最優控制策略，以最小化二維和三維地圖的不確定性。

目前較為流行的基于信息的探測方法一般基于查詢和更新較快的占據網格地圖(Occupancy Grid Map，OGM)計算MI，也稱為占據網格互信息(Occupancy Grid MutualInformation，OGMI)，因為在很多應用場景中OGM足以實現無碰撞路徑規劃和導航[1-3]。然而，這些代表性的OGMI方法使用了許多來自OGM的理想假設，如OGM中常用的反演傳感模型(Inverse Sensor Model，ISM)需要根據所處環境和特定任務手動調節參數，從而限制了OGMI在不同場景和任務的性能。此外，獨立更新的網格單元占據值會導致地圖和傳感器測量之間產生不一致估計的沖突，具體來說，噪聲測量、傳感器的可視范圍和環境中的幾何結構等帶來的內在依賴性和耦合性在互信息的計算中被忽略，而這將會導致基于信息的探測方法在一些雜亂、非結構化、以及大尺度場景中可能會使機器人規劃出次優甚至不理想的路徑，從而無法在給定指標下完成探測任務。傳統占據網格地圖的置信度一般為伯努利分布，對環境不確定性的描述能力也不如連續性概率分布。

基于以上認識，在占據網格地圖的基礎上，本發明提出了一種基于連續置信度分布的機器人建圖方法。本發明在不顯著增加計算量的前提下，考慮了網格單元之間的測量相關性和空間相關性，提高了地圖探測的精度，保證了精度和效率的平衡；基于占據網格地圖的連續置信度分布提出了置信度增強互信息(Confidence-rich Mutual Information，CRMI)概念，基于傳感因果模型(Sensor Cause Model，SCM)在每個時間步對同一測量錐內的網格單元之間的測量依賴性進行顯式建模，得到每個波束上每個相交地圖單元的置信度增強互信息，通過近似計算得到整個區域的置信度增強互信息。本發明提出的置信度增強互信息構建的實值地圖可使機器人在非結構化和雜亂環境中對未知區域和模糊區域表現出良好的探索行為，從而完成未知環境的探測任務。

[1]Julian B J,Karaman S,D Rus.On mutual information-based control ofrange sensing robots for mapping applications[J].International Journal ofRobotics Research,2014,33(10):5156-5163.

[2]Zhang Z,Henderson T,Karaman S,et al.FSMI:Fast computation ofShannon mutual information for information-theoretic mapping[J].TheInternational Journal of Robotics Research,2020,39(9):1155-1177.