一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法，该方法将整个环境地图划分成九宫格结构，判断其中每个栅格的状态属于完全占据、部分占据还是空置，将部分占据的栅格进一步细分为小一级的九宫格，再判断这些小栅格的状态属于完全占据、部分占据还是空置，重复上述分割过程，直到整个地图搜索完毕并满足精度要求为止。最终栅格地图尺度的确定不依赖于人为经验，而是呈现自适应的特点。将该方法与均一尺度栅格法进行对比，仿真实验结果表明：该地图构建算法不仅具有收敛性，而且与均一尺度栅格地图相比，极大地节省了存储空间。

An Adaptive Raster Map Creation Method for Robots Based on Nine-fork Tree

The invention discloses a method for creating robot adaptive grid map based on nine-fork tree. The method divides the whole environmental map into Nine-palace structure, determines whether the state of each grid belongs to complete occupancy, partial occupancy or vacancy, further subdivides the partially occupied grid into Nine-palace of a small level, and then judges. If these small grids are completely occupied, partially occupied or empty, repeat the segmentation process until the whole map is searched and the accuracy requirement is satisfied. The final scale determination of raster map does not depend on human experience, but presents the characteristics of self-adaptation. Compared with the uniform scale raster method, the simulation results show that the map construction algorithm not only has convergence, but also greatly saves storage space compared with the uniform scale raster map.

【技术实现步骤摘要】
一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法
本专利技术属于室内移动机器人环境地图创建的方法，是基于计算机科学中的九叉树思想进行环境地图的划分和表示，该方法在大尺度环境的创建中表现出很强的优越性。
技术介绍
近年来，室内移动机器人在医疗、餐饮、运输、家庭服务等方面发挥越来越重要的作用，尤其伴随着人工智能热潮的袭来，扫地机器人、教育之星NAO机器人等一批新型产品闯入我们的视野，受到越来越广泛地关注。在本领域当中，机器人的地图创建问题是室内移动机器人研究的热点和难点。机器人环境地图的表示方法有三种：几何特征法、拓扑法和栅格法。几何特征地图用有关的几何特征(如点、直线、面)表示环境。该方法能搜索到最短路径，目前，常用的处理办法是从激光雷达数据中提取直线特征或几何特征来描述环境，要处理的数据量较小，但随着障碍物增多，搜索的时间成本也大大增加，尤其对于圆形障碍物的搜索可能会失效。拓扑地图是把室内环境表示为带结点和相关连接线的拓扑结构图。构图快速简洁，但难以创建大尺度地图，对于相似或对称场景无辨别能力。栅格法适用于各种复杂环境，在实现建模、更新和处理方面更是优于几何特征法和拓扑法，因此，近年来该本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、机器人需要认知的整个未知环境被认为是一张状态未知的地图，机器人在整个未知环境中环绕一圈，将整个未知环境分为九宫格结构，也就是将地图切分为均匀的九个子栅格；第二步、确定地图中每个子栅格的状态，哪些栅格的状态是空置或被占据的，哪些是状态未知的；此处需要计算每个子栅格存在障碍物的概率，概率为1表示占据，为0表示空置，为0～1之间的数表示状态未知，将继续对状态未知的子栅格进行划分；第三步、更新地图，即将被占据和空置的子栅格分别用1和0表示，其余栅格暂用概率值表示；判断此时是否满足结束划分条件即栅格尺度小于等于机器人长、...

【技术特征摘要】
1.一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、机器人需要认知的整个未知环境被认为是一张状态未知的地图，机器人在整个未知环境中环绕一圈，将整个未知环境分为九宫格结构，也就是将地图切分为均匀的九个子栅格；第二步、确定地图中每个子栅格的状态，哪些栅格的状态是空置或被占据的，哪些是状态未知的；此处需要计算每个子栅格存在障碍物的概率，概率为1表示占据，为0表示空置，为0～1之间的数表示状态未知，将继续对状态未知的子栅格进行划分；第三步、更新地图，即将被占据和空置的子栅格分别用1和0表示，其余栅格暂用概率值表示；判断此时是否满足结束划分条件即栅格尺度小于等于机器人长、宽较小值的一半时，不再继续划分，此时，状态未知的栅格也视为被占据，在地图中统一用1表示，若满足，构图过程结束，最终的地图将只有1和0两种状态，整个地图由未知状态变为已知状态；若不满足，进入第四步；第四步、将每一个状态未知的子栅格分别看成一张未知的子地图，重复以上过程，即按第一步的方法切分地图，按第二步的方法表示地图，按第三步的方法更新地图。2.根据权利要求1所述的一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法，其特征在于，第一步中：机器人需要认知的整个未知环境被认为是一张状态未知的地图，机器人在整个未知环境中环绕一圈，将整个未知环境分为九宫格结构，也就是将地图切分为均匀的九个子栅格；每个子栅格的中心坐标(x，y)的计算方法如下：环境地图尺度的长和宽分别用a、b表示，经n次剖分后得到栅格的编号为X1X2X3...Xn，n位，i从0,1,2,3,4,5,6,7,8中选取；当X1,X2,X3,...,Xn取0、3、6时，λ1,λ2,λ3,....,λn＝-1；当X1,X2,X3,...,Xn取1、4、7时，λ1,λ2,λ3,....,λn＝0；当X1,X2,X3,...,Xn取2、5、8时，λ1,λ2,λ3,....,λn＝1；当X1,X2,X3,...,Xn取0、1、2时，当X1,X2,X3,...,Xn取3、4、5时，当X1,X2,X3,...,Xn取6、7、8时，栅格编号最多为4位。3.根据权利要求1所述的一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法，其特征在于，第二步中：确定地图中每个子栅格的状态，哪些栅格的状态是空置或被占据的，哪些是状态未知的；此处需要计算每个子栅格存在障碍物的概率，概率为1表示占据，为0表示空置，为0～1之间的数...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮晓钢，周静，朱晓庆，张晶晶，董鹏飞，王飞，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11