【技术实现步骤摘要】
全自动探索未知空间并建立地图的方法及系统
本专利技术涉及机器学习
，具体涉及一种全自动探索未知空间并建立地图的方法及系统。
技术介绍
机器认识环境和人类一样，也是需要类似地图一样的东西，在这种地图中描述各种环境信息，且根据算法和传感器的差异采用不同的地图描述方式。在地图的建立过程中，需要实现机器人本身的定位和探索路径的规划。现有技术中，对机器人自身的定位大多不准确，对探索路径的规划也有很多不合理之处。主要缺点如下：机器人返回的移动距离和传感器获得数据都有误差，通过带误差的数据很难精确的建立地图和定位。建图和定位两个部分相互依赖。动态环境：探索过程中会有随机出现的障碍物，包括人、动物，车辆等动态物体。室外场景的特征少：相比室内场景，室外比较少有清晰的墙壁、走廊等特征。室外环境复杂：想要从环境中提取有效的特征用于定位和建图是非常困难。SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping/实时定位与地图创建)，即在本身位置未知的情况下同时建立地图和定位的技术。应用范围很广，从家用的扫地机器人到道路上行驶的无人车，都需要SLAM技术的支持。...
【技术保护点】
1.一种全自动探索未知空间并建立地图的方法，其特征在于，包括，利用立体视频采集工具采集立体视频数据；使用高精度定位算法对点和边构成的图进行优化，点是指机器人不同时刻的位姿，边指点之间的约束关系，优化过程就是调整点位置，使其满足边的约束的过程；最终得到点位置即为机器人所在位置，实现定位；根据获得的位置信息和立体视频数据建立子地图，在将子地图合并到全局地图的过程进行校验，和闭环检测；子地图合并到全局地图的过程和高精度定位过程是同时进行的的，通过对不同时刻点的位置的优化来修正全局地图边界和障碍物位置，并输出地图。
【技术特征摘要】
1.一种全自动探索未知空间并建立地图的方法，其特征在于，包括，利用立体视频采集工具采集立体视频数据；使用高精度定位算法对点和边构成的图进行优化，点是指机器人不同时刻的位姿，边指点之间的约束关系，优化过程就是调整点位置，使其满足边的约束的过程；最终得到点位置即为机器人所在位置，实现定位；根据获得的位置信息和立体视频数据建立子地图，在将子地图合并到全局地图的过程进行校验，和闭环检测；子地图合并到全局地图的过程和高精度定位过程是同时进行的的，通过对不同时刻点的位置的优化来修正全局地图边界和障碍物位置，并输出地图。2.根据权利要求1所述的全自动探索未知空间并建立地图的方法，其特征在于，立体视觉数据在合...
【专利技术属性】
技术研发人员：张立华，薛长宇，张阳，焦健，
申请(专利权)人：长春博立电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林,22
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