The invention provides a topological map fusion method and system based on a two order moment preserving propagation algorithm. The method comprises the following steps: S1, fusing different maps based on probabilistic generalized Voronoi chart; S2, eliminating nonlinear uncertainty of map fusion by means of two order moment preserving propagation method. The invention firstly retains significant map information, for the skeleton extraction on the map, this can simplify the map information, make the operation more convenient; taking into account when using PGVD occupancy grid map in uncertainty, converted to solve the uncertainty problem in the process of using linearization. Compared with other algorithms, it is fast and robust, and it can match the regions with greater similarity.
【技术实现步骤摘要】
一种基于二阶矩保持传播算法的拓扑地图融合方法及系统
本专利技术涉及拓扑地图融合领域,更具体地,涉及一种基于二阶矩保持传播算法的拓扑地图融合方法及系统。
技术介绍
目前,SLAM(simultaneouslocalizationandmapping,即时定位与地图构建,或并发建图与定位)是探索未知环境并融合传感器数据,并生成一个全局地图的过程,可以检测机器人的位姿并建立环境地图。移动机器人能够在环境中进行自主探索和自身定位,针对单机器人的SLAM来说已经有大量的文献,但是多机器人对未知环境的探索却没有受到同样的关注,它相对单机器人有以下几项显著优点:探索和地图构建都可以进行得更迅速;构建的分布式系统的鲁棒性更强;由于数据的冗余,结果往往更准确。多机器人SLAM在带来诸多好处的同时,也在实现当中带来了新的挑战,其中有两个主要的问题需要克服:首先是在不知道全局地图基础坐标时的地图融合,其次是在地图融合过程中产生的不确定性。对于高水平的推演和信息共享来说,首先需要将地图抽象成几何结构是基础。当使用多个机器人对未知环境进行探索并合作建立地图时,需要提供一个基础的逻辑结构,让机器人得以储存它们各自的局部空间结构,并能在该结构下使用共享信息。如果地图中的显著性信息得以提取并在机器人之间共享的话,计算速度和共有地图的准确度都会增加,而且在沟通过程中也不会有大量未处理数据占据空间。拓扑地图是一种使用连通路径和交叉节点的抽象表示方法。人类和昆虫经常使用拓扑地图来进行导航,计算路径和位置,以及避免障碍。例如,鸽子已经被证实在飞行长距离时,使用高速公路和它们的交叉点来作为拓扑地图 ...
【技术保护点】
一种基于二阶矩保持传播算法的拓扑地图融合方法,其特征在于,包括:S1,基于概率性广义Voronoi图方法对不同地图进行融合;S2,通过二阶矩保持传播算法消除地图融合的非线性不确定度。
【技术特征摘要】
1.一种基于二阶矩保持传播算法的拓扑地图融合方法,其特征在于,包括:S1,基于概率性广义Voronoi图方法对不同地图进行融合;S2,通过二阶矩保持传播算法消除地图融合的非线性不确定度。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,S1进一步包括:S1.1,利用Radon变换方法获取两幅地图之间的相对旋转角度;S1.2,利用概率性广义Voronoi图方法提取两幅地图的拓扑骨架,获取两幅地图之间的平移矩阵;S1.3,根据所述相对旋转角度和所述平移矩阵对两幅地图进行融合处理。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,S2进一步包括:S2.1,根据融合之后的地图的显著点进行撒点采样,获取采样点集;S2.2,通过非线性变换传递所述采样点的不确定度,获得新采样点集;S2.3,获取新采样点集的均值和方差,消除地图融合的非线性不确定度。4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,S1.1.1进一步包括:S1.1.1,分别获取两幅地图沿不同角度二维图像的投影;S1.1.2,通过投影变换后的两幅地图的峰值获取相对旋转角度差。5.如权利要求2所述的方法,其特征在于,S1.2进一步包括:S1.2.1,基于二维占用栅格地图,通过数学上的形态学操作分别提取每幅地图的广义Voronoi图;S1.2.2,基于二维占用栅格地图的实际概率分别计算每幅地图的广义Voronoi图中每个区域的相应概率,获取每幅地图的概率性广义Voronoi图;S1.2.3,计算两幅概率性广义Voronoi图的相似度获取平移矩阵。6.如权利要求3所述的方法,其特征在于,S2.1中所述采样点集满足:
【专利技术属性】
技术研发人员:姜竹青,张光华,陈曦,曲芮,张北航,门爱东,杨波,
申请(专利权)人:北京邮电大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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