一种机器人地图制作方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种机器人地图制作方法、装置和存储介质，其中该方法包括以下步骤：根据先验标记信息获取闭环位姿关系；根据相邻帧位姿关系和闭环位姿关系求解最优化轨迹；根据所述最优化轨迹将各帧观测信息拼接为全局地图。通过将可靠的位姿闭环约束引入轨迹优化过程，消除了机器人的累积误差，从而可以对任意尺度及大部分场景的环境建立全局一致的地图，也可以适应各类复杂环境，例如动态物体多、特征稀缺或单一等。

A method, device and storage medium for making robot map

The invention discloses a robot map making method, device and storage medium, wherein the method comprises the following steps: according to the prior tag information obtain the closed-loop position relationship; according to the adjacent frame pose relation and closed-loop pose relation optimization trajectory; according to the optimal trajectory of each frame observation information for global map stitching. The position closed-loop constraint into reliable trajectory optimization process, eliminate the cumulative error of the robot, which can be of any scale and most of the scene environment to build the global consistent map, can adapt to all kinds of complex environment, such as dynamic objects, features are scarce or single.

【技术实现步骤摘要】
一种机器人地图制作方法、装置和存储介质
本专利技术涉及机器人环境感知技术，尤其涉及一种机器人地图制作方法、装置和存储介质。
技术介绍
近年来，随着各行业应用机器人的不断深入，制作可用于机器人定位和导航的环境地图越来越重要。现有方法即同步定位与地图创建(SLAM)方法，在未知场景下建图，由于受限于闭环的准确性，通常很难一次性完成大尺度下的全局地图制作并且保证全局地图的一致性；尤其是环境特征相似或较稀疏，环境中存在较多动态物体等复杂场景下，很容易因为闭环错误致使累积误差无法消除，从而导致建图过程失败。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种机器人地图制作方法，其能解决现有技术受限于闭环的准确性，通常很难一次性完成大尺度下的全局地图制作；尤其是环境特征相似或较稀疏，环境中存在较多动态物体等复杂场景下，很容易因为闭环错误致使累积误差无法消除，从而导致建图过程失败的问题。本专利技术的目的之二在于提供一种机器人地图制作装置，其能解决现有技术受限于闭环的准确性，通常很难一次性完成大尺度下的全局地图制作；尤其是环境特征相似或较稀疏，环境中存在较多动态物体等复杂场景下，很容易因为闭环错误致使累积误差无法消除，从而导致建图过程失败的问题。本专利技术的目的之三在于提供一种机器人地图制作装置，其能解决现有技术受限于闭环的准确性，通常很难一次性完成大尺度下的全局地图制作；尤其是环境特征相似或较稀疏，环境中存在较多动态物体等复杂场景下，很容易因为闭环错误致使累积误差无法消除，从而导致建图过程失败的问题。本专利技术的目的之四在于提供一种存储介质，存储有计算机程序，其能解决现有技术受限于闭环的准确性，通常很难一次性完成大尺度下的全局地图制作；尤其是环境特征相似或较稀疏，环境中存在较多动态物体等复杂场景下，很容易因为闭环错误致使累积误差无法消除，从而导致建图过程失败的问题。本专利技术的目的之一采用以下技术方案实现：一种机器人地图制作方法，包括以下步骤：根据先验标记信息获取闭环位姿关系；根据相邻帧位姿关系和闭环位姿关系求解最优化轨迹；根据所述最优化轨迹将各帧观测信息拼接为全局地图。进一步地，所述根据相邻帧位姿关系和闭环位姿关系求解最优化轨迹，具体为求解以下最优化问题：其中，xi,xj,xp,xq表示待优化的机器人的位姿，(i,j∈C)表示i时刻与j时刻的位姿之间为相邻帧位姿关系，i时刻与j时刻的位姿的差值测量值为mj,i；(p,q∈D)表示p时刻与q时刻的位姿之间为闭环位姿关系，p时刻与q时刻的位姿的差值测量值为mq,p；e(xi,xj,mj,i)、e(xp,xq,mq,p)表示误差函数；所述最优化轨迹包括优化后的各帧机器人的位姿。进一步地，所述误差函数具体为：其中，Ωij、Ωpq为测量对应的信息矩阵。进一步地，闭环位姿关系中p时刻和q时刻位姿的差值测量值为：其中x′p、x′q分别表示先验标记信息坐标系下p时刻和q时刻的机器人的位姿。进一步地，相邻帧位姿关系中i时刻和j时刻位姿的差值测量值mj,i通过机器人里程计获取或通过迭代近邻算法匹配前后两帧的观测值计算。进一步地，所述根据所述最优化轨迹将各帧观测信息拼接为全局地图，具体包括以下步骤：将各帧观测信息根据对应的各帧优化后的位姿转换至全局坐标系，生成全局地图。本专利技术的目的之二采用以下技术方案实现：一种机器人地图制作装置，包括：获取模块，用于根据先验标记信息获取闭环位姿关系；求解模块，用于根据相邻帧位姿关系和闭环位姿关系求解最优化轨迹；拼接模块，用于根据所述最优化轨迹将各帧观测信息拼接为全局地图。进一步地，所述求解模块具体用于求解以下最优化问题：其中，xi,xj,xp,xq表示待优化的机器人的位姿，(i,j∈C)表示i时刻与j时刻的位姿之间为相邻帧位姿关系，i时刻与j时刻的位姿的差值测量值为mj,i；(p,q∈D)表示p时刻与q时刻的位姿之间为闭环位姿关系，p时刻与q时刻的位姿的差值测量值为mq,p；e(xi,xj,mj,i)、e(xp,xq,mq,p)表示误差函数；所述最优化轨迹包括优化后的各帧机器人的位姿。进一步地，所述求解模块包括：第一计算单元，用于计算闭环位姿关系中p时刻和q时刻位姿的差值测量值为：其中x′p、x′q分别表示先验标记信息坐标系下p时刻和q时刻的机器人的位姿。进一步地，所述求解模块还包括：第二计算单元，用于通过机器人里程计获取相邻帧位姿关系中i时刻和j时刻位姿的差值测量值mj,i，或通过迭代近邻算法匹配前后两帧的观测值计算相邻帧位姿关系中i时刻和j时刻位姿的差值测量值mj,i。本专利技术的目的之三采用以下技术方案实现：机器人地图制作装置，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现前述的机器人地图制作方法的步骤。本专利技术的目的之四采用以下技术方案实现：一种存储介质，所述介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的机器人地图制作方法的步骤。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：通过将可靠的位姿闭环约束引入轨迹优化过程，消除了机器人的累积误差，从而可以对任意尺度及大部分场景的环境建立全局一致的地图，也可以适应各类复杂环境，例如动态物体多、特征稀缺或单一等。附图说明图1为本专利技术实施例一的机器人地图制作方法的流程示意图；图2为闭环位姿关系示意图；图3为本专利技术实施例二的机器人地图制作装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例三的机器人地图制作装置的结构示意图。具体实施方式机器人地图制作，是指通过各类传感器采集环境信息，并通过技术手段将传感器数据有序融合；机器人地图主要用于机器人的定位和导航。下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。机器人地图制作，是指通过各类传感器采集环境信息，并通过技术手段将传感器数据有序融合；地图主要用于机器人定位和导航。制作机器人地图的传感器为单目、双目或多目相机，深度相机，二维或三维激光传感器。传感器可以设置在机器人上，获取各个时刻的观测帧，利用观测帧确定机器人的位姿(包括位置和朝向)，计算机器人的轨迹；本专利技术所指的机器人也可以是其他依赖地图导航定位的运动设备，例如智能玩具、可运动的智能家居、测绘车等。实施例一如图1为一种机器人地图制作方法，包括以下步骤：步骤S110、根据先验标记信息获取闭环位姿关系。机器人的位姿是指某个时刻机器人的位置和朝向，通常可以由平移分量Ti和旋转分量Ri表示，有：闭环是指机器人在两个间距较远的时刻处于相同或近似的位姿。如图2所示的闭环位姿关系示意图，机器人从0时刻出发，带箭头的细直线代表机器人的朝向，粗直线表示机器人行进的轨迹，机器人的轨迹具体为某段时间内一系列位姿的集合；虚线圆代表0和N时刻的两个位姿的差值(包括位置和朝向)在阈值之内，N时刻的位姿和0时刻的位姿就形成闭环位姿关系。进一步地，两个时刻，如N时刻和0时刻的两个位姿是否是闭环位姿关系可以由先验信息来验证。闭环位姿的约束在先验信息的基础上可以通过匹配视觉特征获得，例如根据二维码的位姿关系反算出机器人的位姿关系，检测到同一个二维码即表示机器人处于同一或相近似位姿，形成闭环；也可以通过人工本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人地图制作方法，其特征在于，包括以下步骤：根据先验标记信息获取闭环位姿关系；根据相邻帧位姿关系和闭环位姿关系求解最优化轨迹；根据所述最优化轨迹将各帧观测信息拼接为全局地图。

【技术特征摘要】
1.一种机器人地图制作方法，其特征在于，包括以下步骤：根据先验标记信息获取闭环位姿关系；根据相邻帧位姿关系和闭环位姿关系求解最优化轨迹；根据所述最优化轨迹将各帧观测信息拼接为全局地图。2.如权利要求1所述的机器人地图制作方法，其特征在于：所述根据相邻帧位姿关系和闭环位姿关系求解最优化轨迹，具体为求解以下最优化问题：其中，xi,xj,xp,xq表示待优化的机器人的位姿，(i,j∈C)表示i时刻与j时刻的位姿之间为相邻帧位姿关系，i时刻与j时刻的位姿的差值测量值为mj,i；(p,q∈D)表示p时刻与q时刻的位姿之间为闭环位姿关系，p时刻与q时刻的位姿的差值测量值为mq,p；e(xi,xj,mj,i)、e(xp,xq,mq,p)表示误差函数；所述最优化轨迹包括优化后的各帧机器人的位姿。3.如权利要求2所述的机器人地图制作方法，其特征在于：所述误差函数具体为：其中，Ωij、Ωpq为测量对应的信息矩阵。4.如权利要求2或3所述的机器人地图制作方法，其特征在于：闭环位姿关系中p时刻和q时刻位姿的差值测量值为：其中x′p、x′q分别表示先验标记信息坐标系下p时刻和q时刻的机器人的位姿。5.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭弟，
申请(专利权)人：杭州南江机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33