[發明專利]一種移動機器人連續語義建圖方法

在審

• 申請號: 202211089702.2
• 申請日: 2022-09-07
• 公開（公告）號: CN115457203A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 王美玲;鄧一楠;岳裕豐;楊毅;唐宇杰;張騏繪
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06V10/26;G06N5/04;G01C21/32
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李微微;代麗

本發明公開了一種移動機器人連續語義建圖方法，涉及機器人技術領域，該方法能夠提高所構建三維地圖的精度和效率。包括如下步驟：移動機器人搭載著視覺相機和三維激光雷達，并將兩種傳感器的數據融合為語義點云，進行三維重建；采用冗余體素過濾模型對體素進行分類，得到針對冗余體素的過濾因子，利用自適應核長度模型為每個體素分配合適的核長度；依托過濾因子和核長度，構造多熵值核函數從稀疏的包含噪音的語義點云推理得到稠密的準確的連續語義地圖。

技術領域

本發明涉及機器人技術領域，具體涉及一種移動機器人連續語義建圖方法。

背景技術

建圖又被稱為三維重建，本質是利用稀疏的帶有噪聲的傳感器數據來構造周圍場景的三維的密集準確表示，在未知環境探索、行為決策和路徑規劃等一系列機器人任務中發揮著關鍵性作用，被認為是機器人領域的一個重要問題。此外，當機器人被要求執行更高水平的任務，語義信息的加入可以幫助機器人區分物體類別，允許一個更高水平的環境表示。

目前，最廣泛使用的語義建圖技術是占用柵格建圖。占用柵格建圖假設體素是完全獨立的，因此會生成離散的地圖，不能填補地圖的漏洞，這與現實世界中物體表面是連續的事實相矛盾。最近貝葉斯核推理的成功推動了連續建圖的發展，例如S-BKI。S-BKI將局部空間相關性結合到建圖模型中，可以從稀疏的傳感器數據中推斷出連續表面。具體來講，在處理傳感器觀測數據時，S-BKI不止考慮落入當前體素中的數據，還會考慮當前體素周圍一定局部空間內的數據。如此以來那些沒有觀測數據的體素可以通過周圍體素的信息被填補。

現有的連續語義建圖方法存在兩個主要缺陷：

其一，現有的連續語義建圖沒有充分考慮體素之間的潛在差異，所有體素被進行了相同的處理，因此物體旁邊的體素被錯誤分配為占用狀態，從而導致物體過度膨脹。這樣一幅過度膨脹的地圖是不適合于機器人導航任務的，因為原本可通行的空間可能會被堵塞。

其二，現有的連續建圖方法對比離散建圖方法，需要花費立方倍的計算成本，很難保證實時性，從而難以滿足機器人在未知環境的在線工作要求。

因此，迫切需要一種新穎的連續語義建圖方法，可以在提高建圖效率的同時緩解地圖過度膨脹的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種移動機器人連續語義建圖方法，能夠提高所構建三維地圖的精度和效率。

為達到上述目的，本發明的技術方案包括如下步驟：

移動機器人搭載著視覺相機和三維激光雷達，并將兩種傳感器的數據融合為語義點云，進行三維重建；

采用冗余體素過濾模型對體素進行分類，得到針對冗余體素的過濾因子，利用自適應核長度模型為每個體素分配合適的核長度；

依托過濾因子和核長度，構造多熵值核函數從稀疏的包含噪音的語義點云推理得到稠密的準確的連續語義地圖。

進一步地，移動機器人搭載著視覺相機和三維激光雷達，并將兩種傳感器的數據融合為語義點云，進行三維重建，具體為：

移動機器人在完全未知的環境中探索并重建周圍環境，即給定一個移動機器人r，相機觀測為I_1:t，即1～t時刻的圖像，激光雷達觀察為L_1:t，即1～t時刻的原始點云，以及機器人軌跡O_1:t，即1～t時刻的機器人位姿，目標是估計連續語義地圖