用于构建动态地图的机器人及机器人构建动态地图的方法技术

本发明专利技术实施例提供了一种用于构建动态地图的机器人，包括：划分模块用于将目标运动区域划分为边界子网格和内部子网格；障碍扫描模块用于对内部子网格进行障碍扫描；特征值确定模块用于确定内部子网格的特征值；特征值变化情况确定模块用于确定预设时间段内内部子网格的特征值变化情况；属性确定模块用于根据所述特征值变化情况确定内部子网格的属性；动态地图生成模块用于标注出内部子网格及边界子网格的属性，从而生成动态地图。本发明专利技术实施例提供的机器人能够对内部子网格在预设时间段内的障碍扫描结果进行动态分析，从而确定内部子网格的属性进而生成动态地图，使得生成的动态地图更加准确。本发明专利技术实施例还提供了一种机器人构建动态地图的方法。

Robot and robot for building dynamic map and method for building dynamic map

The embodiment of the invention includes a dynamic map for the construction of the robot, provided: a division module for moving target area is divided into sub grid boundary and sub grid; obstacle scanning module is used for scanning the internal disorder sub grid; characteristic value determination module is used for determining the characteristics of internal sub grid value; eigenvalue variation determination the module is used to determine the internal features of presupposition sub grid time value changes; attribute determination module is used for according to the characteristic value changes determine the attribute within the sub grid; dynamic map generation module is used to identify the properties within the sub grid and boundary grid, thereby generating a dynamic map. The embodiment of the invention provides a robot capable of dynamic analysis of the internal sub grid in a preset period of time, the obstacle scan results to determine the properties within the sub grid and generate dynamic map, making the dynamic map to generate more accurate. The embodiment of the invention also provides a method for constructing a dynamic map by a robot.

【技术实现步骤摘要】
用于构建动态地图的机器人及机器人构建动态地图的方法
本专利技术涉及运动型机器人
，具体涉及一种用于构建动态地图的机器人及机器人构建动态地图的方法。
技术介绍
机器人从移动性角度可以分为非移动机器人和可移动机器人。近年来，随着人工智能的发展，可移动机器人在人们的日常生活领域应用越来越广泛，其应用的场所也越来越多样化。从商业楼宇、卖场超市、到医院、户外公共场所、地铁站等均可成为可移动机器人活动的区域。可移动机器人通常具有自主移动功能，自主移动的前提是自主导航，自主导航是指可移动机器人按照特定算法、规则自主规划移动路线以规避障碍，或按特定路线移动。为了实现自主导航，必须解决可移动机器人的地图构建问题。目前常见的可移动机器人通常应用于环境属性较为简单或固定不变的场所，因此其构建地图的方式较为简单。但是，随着可移动机器人的应用场所越来越多样化，环境越来越复杂，且由于各种因素的变化而常处于动态变化中，则现有的地图构建方式则不能满足机器人规避障碍的要求。因此，使机器人具备在动态变化的环境下构建动态地图的能力成为亟待解决的问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术实施例期望提供一种用于构建动态地图的机器人及机器人构建动态地图的方法。本专利技术实施例提供了一种本专利技术实施例提供了一种用于构建动态地图的机器人，包括：划分模块、障碍扫描模块、特征值确定模块、特征值变化情况确定模块、属性确定模块及动态地图生成模块；其中，所述划分模块，用于将目标运动区域划分为多个子网格，所述多个子网格构成网格区域，每个子网格对应目标运动区域内的特定区域，所述子网格为边界子网格或内部子网格；所述障碍扫描模块，用于对内部子网格进行障碍扫描；所述特征值确定模块，用于根据障碍扫描结果确定内部子网格的特征值；所述特征值变化情况确定模块，用于确定预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况；所述属性确定模块，用于根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的属性；所述动态地图生成模块，用于在所述网格区域中标注出内部子网格及边界子网格的属性，从而生成动态地图。上述方案中，所述划分模块，用于以目标运动区域上的预设点为中心点，以所述中心点为顶点，以东西方向为宽、南北方向为长设置一方形子网格，以所述方形子网格为起始子网格向四周延伸多个与所述方形子网格大小相同的方形子网格，直到延伸出的多个方形子网格形成一覆盖目标运动区域的网格区域。上述方案中，所述特征值通过灰度来表示，所述特征值变化情况为灰度值变化情况，所述灰度值的取值范围为[0，K]，其中，K∈[2，255]。所述特征值确定模块，还用于将所述边界子网格的特征值确定为K；所述属性确定模块，还用于将所述边界子网格的属性确定为固定障碍物。上述方案中，所述特征值确定模块，用于通过以下方式确定内部子网格的特征值：当通过障碍扫描确定内部子网格内包含障碍物时，将所述内部子网格的特征值确定为K-1；当通过障碍扫描确定内部子网格内不包含障碍物时，将所述内部子网格的特征值确定为1。上述方案中，所述特征值确定模块，还用于通过以下方式确定内部子网格的特征值：将所述内部子网格的初始特征值确定为0；将一次障碍扫描后至下一次障碍扫描之前，所述内部子网格的特征值确定为G(t)。上述方案中，所述属性确定模块用于根据以下方式确定所述内部子网格的属性：当根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的特征值始终为K-1时，确定所述内部子网格的属性为固定障碍物；当根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的特征值在K-1和1之间进行变化时，确定所述内部子网格的属性为非固定障碍物；当根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的特征值始终为1时，确定所述内部子网格的属性为无障碍物。本专利技术实施例提供了一种机器人构建动态地图的方法，包括：将目标运动区域划分为多个子网格，所述多个子网格构成网格区域，每个子网格对应目标运动区域内的特定区域，所述子网格为边界子网格或内部子网格；对内部子网格进行障碍扫描；根据障碍扫描结果确定内部子网格的特征值；确定预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况；根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的属性；在所述网格区域中标注出内部子网格及边界子网格的属性，从而生成动态地图。上述方案中，所述特征值通过灰度来表示，所述特征值变化情况为灰度值变化情况，所述灰度值的取值范围为[0，K]，其中，K∈[2，255]；所述边界子网格的特征值为K，属性被确定为固定障碍物。上述方案中，所述根据障碍扫描结果确定内部子网格的特征值，包括：当通过障碍扫描确定内部子网格内包含障碍物时，所述内部子网格的特征值被确定为K-1；当通过障碍扫描确定内部子网格内不包含障碍物时，所述内部子网格的特征值被确定为1。上述方案中，所述根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的属性，包括：当根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的特征值始终为K-1时，确定所述内部子网格的属性为固定障碍物；当根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的特征值在K-1和1之间进行变化时，确定所述内部子网格的属性为非固定障碍物；当根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的特征值始终为1时，确定所述内部子网格的属性为无障碍物。与现有技术相比，本专利技术实施例至少具备以下优点：根据本专利技术实施例提供的用于构建动态地图的机器人，能够在将目标运动区域划分为多个边界子网格和内部子网格从而形成网格区域后，不断对内部子网格进行障碍扫描，并根据障碍扫描结果确定内部子网格的特征值，进而根据预设时间段内内部子网格的特征值变化情况确定内部子网格的属性，对每一个内部子网格的属性进行标注后，生成动态地图。可见，这种生成动态地图的方式能够有针对性的对每一个内部子网格在预设时间段内的障碍扫描结果进行动态分析，从而得出每一个内部子网格的属性。对每一个内部子网格的属性的确定方法完全依据每一个子网格的多次障碍扫描结果，在动态变化的环境中，这种确定方式具备非常好的准确性和科学性。相应的，依据这种方式生成的动态地图也更加准确。附图说明图1为本专利技术实施例提供的用于构建动态地图的机器人在一种实施方式中的基本结构图；图2为本专利技术实施例提供的一种网格区域的示意图；图3为本专利技术实施例提供的另一种网格区域的示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种内部子网格的特征值变化曲线图；图5为本专利技术实施例提供的第二种内部子网格的特征值变化曲线图；图6为本专利技术实施例提供的第三种内部子网格的特征值变化曲线图；图7为本专利技术实施例提供的第四种内部子网格的特征值变化曲线图；图8为本专利技术实施例提供的第五种内部子网格的特征值变化曲线图；图9为本专利技术机器人构建动态地图的方法在一种实施方式中的流程图。具体实施方式下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。实施例一参照图1，示出了本专利技术一种用于构建动态地图的机器人的结构框图，该机器人包括：划分模块11、障碍扫描模块12、特征值确定模块13、特征值变化情况确定模块14、属性确定模块15及动态地图生成模块16；其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于构建动态地图的机器人，其特征在于，所述机器人包括：划分模块、障碍扫描模块、特征值确定模块、特征值变化情况确定模块、属性确定模块及动态地图生成模块；其中，所述划分模块，用于将目标运动区域划分为多个子网格，所述多个子网格构成网格区域，每个子网格对应目标运动区域内的特定区域，所述子网格为边界子网格或内部子网格；所述障碍扫描模块，用于对内部子网格进行障碍扫描；所述特征值确定模块，用于根据障碍扫描结果确定内部子网格的特征值；所述特征值变化情况确定模块，用于确定预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况；所述属性确定模块，用于根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的属性；所述动态地图生成模块，用于在所述网格区域中标注出内部子网格及边界子网格的属性，从而生成动态地图。

【技术特征摘要】
1.一种用于构建动态地图的机器人，其特征在于，所述机器人包括：划分模块、障碍扫描模块、特征值确定模块、特征值变化情况确定模块、属性确定模块及动态地图生成模块；其中，所述划分模块，用于将目标运动区域划分为多个子网格，所述多个子网格构成网格区域，每个子网格对应目标运动区域内的特定区域，所述子网格为边界子网格或内部子网格；所述障碍扫描模块，用于对内部子网格进行障碍扫描；所述特征值确定模块，用于根据障碍扫描结果确定内部子网格的特征值；所述特征值变化情况确定模块，用于确定预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况；所述属性确定模块，用于根据预设时间段内所述内部子网格的特征值变化情况确定所述内部子网格的属性；所述动态地图生成模块，用于在所述网格区域中标注出内部子网格及边界子网格的属性，从而生成动态地图。2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述划分模块，用于以目标运动区域上的预设点为中心点，以所述中心点为顶点，以东西方向为宽、南北方向为长设置一方形子网格，以所述方形子网格为起始子网格向四周延伸多个与所述方形子网格大小相同的方形子网格，直到延伸出的多个方形子网格形成一覆盖目标运动区域的网格区域。3.根据权利要求1或2所述的机器人，其特征在于，所述特征值通过灰度来表示，所述特征值变化情况为灰度值变化情况，所述灰度值的取值范围为[0，K]，其中，K∈[2，255]。所述特征值确定模块，还用于将所述边界子网格的特征值确定为K；所述属性确定模块，还用于将所述边界子网格的属性确定为固定障碍物。4.根据权利要求3所述的机器人，其特征在于，所述特征值确定模块，用于通过以下方式确定内部子网格的特征值：当通过障碍扫描确定内部子网格内包含障碍物时，将所述内部子网格的特征值确定为K-1；当通过障碍扫描确定内部子网格内不包含障碍物时，将所述内部子网格的特征值确定为1。5.根据权利要求4所述的机器人，其特征在于，所述特征值确定模块，还用于通过以下方式确定内部子网格的特征值：将所述内部子网格的初始特征值确定为0；将一次障碍扫描后至下一次障碍扫描之前，所述内部子网格的特征值确定为G(t)。6.根据权利要求1至5其中任一项所述的机器人，其特征在于，所述属性确定模块用于根据以下方式...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄爽，
申请(专利权)人：深圳市佳都实业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44