一种用于仓储环境的室内自主建图方法技术

本发明专利技术公开了一种用于仓储环境的室内自主建图方法，通过在仓储叉车上安装各类传感器采集环境信息，进行数据存储、数据融合和数据处理，通过基于图优化的SLAM算法实现栅格地图的实时创建；确定当前建立的栅格地图上所有的出口区域，基于距离评价函数值对出口区域进行排序，选择值最大的出口区域作为下一个探索目标；如规定时间内未到达下一个探索目标，则选择次大值作为下一个探索目标；到达下一个探索目标后，采用相同的方法进行栅格地图的创建和扩展。本发明专利技术方法可增强对细小障碍物的识别，进而为地图增添障碍物信息，提高建图的效率和地图的精度。

An Indoor Autonomous Mapping Method for Storage Environment

The invention discloses an indoor independent mapping method for storage environment, which collects environmental information by installing various sensors on storage forklift trucks, carries out data storage, data fusion and data processing, realizes real-time creation of raster map by SLAM algorithm based on graph optimization, determines all exit areas on the currently established raster map, and based on distance evaluation function value pairs. The export areas are sorted, and the export areas with the largest value are selected as the next exploration target; if the next exploration target is not reached within the prescribed time, the sub-maximum value is selected as the next exploration target; after reaching the next exploration target, the same method is used to create and expand the raster map. The method of the invention can enhance the recognition of small obstacles, thereby adding obstacle information to the map, improving the efficiency of map building and the accuracy of the map.

【技术实现步骤摘要】
一种用于仓储环境的室内自主建图方法
本专利技术涉及控制自动化
，具体涉及一种基于即时定位与地图构建(SLAM,SimultaneouslocalizationandMapping)技术的仓储环境的室内自主建图方法。
技术介绍
随着工业4.0和中国制造2025概念的提出，智能物流成为了农资仓储现在以及未来一个至关重要的问题。如何降低人力成本、充分发挥现有物流资源供应效率，提高仓储叉车的智能性成为关注的重点。为了实现智能物流，智能导航是关键技术，主要由地图构建、定位和路径规划三部分构成。其中，在室内仓储环境中，自主探索是叉车所需的关键功能之一，也是决定仓储叉车能够定位、路径规划、自主智能化的前提。一味的依赖认为应道进行环境探索和遍历，工作量非常繁琐和巨大。因此，极有必要开发一种能够在仓储环境中，更加智能的叉车系统及方法，能够更有效地在室内环境中完成自主建图的任务。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于仓储环境的室内自主建图方法，用以加快建图效率、完善地图信息、提升仓储环境下建图的自动化和智能化水平。为了实现上述任务，本专利技术采用以下技术方案：一种用于仓储环境的室内自主建图方法，所述的方法在仓储叉车上设置有：激光雷达，安装在仓储叉车的顶部，用于获取当前环境360°的实时激光扫描数据；Kinect传感器，安装在仓储叉车的后部，用于采集仓储叉车正后方环境的深度信息和点云信息；惯性传感器，安装在仓储叉车的底盘上，用于采集仓储叉车的加速度信息和旋转角度信息；工控机，用于接收激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器采集的信息，利用这些信息进行室内自主建图，同时控制仓储叉车的运动；所述的自主建图方法包括以下步骤：步骤1，仓储叉车当前为静止状态，利用激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器进行信息采集，并将采集的信息传递给工控机；步骤2，工控机对采集的信息进行数据存储、数据融合和数据处理，通过基于图优化的SLAM算法实现栅格地图的实时创建并获取当前叉车的坐标；步骤3，计算出当前建立的栅格地图上的出口区域，基于距离评价函数创建出口区域序列，依据从大到小的排列原则，选择评价函数值最大的出口区域作为下一个探索目标，并使仓储叉车到达下一个探索目标；如规定的时间内没有到达，则选择评价函数值次大的出口区域作为下一个探索目标；步骤4，当仓储叉车到达下一个探索目标处后，按照步骤1至步骤3相同的过程执行，以扩展新的栅格地图区域。进一步地，所述的步骤2具体包括：步骤2.1，工控机接收到激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器传递来的信息后，将这些信息进行存储；步骤2.2，对激光扫描数据和点云信息进行融合和转换通过IRA工具包将激光扫描数据转化成点云数据，再和Kinect的点云数据进行融合，最终统一转换成激光类型数据的格式Laserscan消息；步骤2.3，采用基于图优化的SLAM算法，利用所述的Lasersan消息以及惯性传感器采集的加速度信息和转角信息创建2D栅格地图，并获取仓储叉车当前静止状态下的坐标。进一步地，步骤3中所述的计算出当前建立的栅格地图上的出口区域，包括：步骤3.1，将激光雷达获取的笛卡尔坐标系下的激光扫描数据转化为极坐标下的数据，得到每个激光扫描数据的距离信息和角度信息，再依据所述的角度信息，对激光扫描数据的距离信息进行排序分类，得到排序后的激光扫描数据序列；步骤3.2，根据步骤3.1得到的序列，使用DDA画线算法，将激光扫描数据构成轮廓；将激光扫描数据范围内的区域记为已知区域Sknown，其他区域记为未知区域Sunknown，将已知区域内的栅格状态标记为已知，范围之外的栅格状态标记为未知；在已知区域中，将轮廓位置所对应的栅格区域记为已知障碍区域Soccupied，其余区域记为已知空闲区域Sfree；将已知障碍区域内的栅格的占用状态标记为已占用，已知空闲区域的栅格的占用状态标记为未占用；步骤3.3，在栅格地图中，对于所有状态为已知的栅格，获取出口区域对应的栅格，从而确定出口区域及其坐标；所述的出口区域的条件为：对于已知空闲区域Sfree内的任意一个栅格e，如果栅格e的8邻域栅格U(e)中，存在两个栅格e1,e2，满足e1是未知区域Sunknown中的栅格、e2是已知区域Sknown中的栅格，则栅格e为出口区域对应的栅格；将所有满足上述条件且相邻的栅格e构成一个出口区域Sopen；通过步骤3.3，可以确定已知区域中的所有出口区域，将每个出口区域的栅格中，位于最中间的一个栅格的坐标作为该出口区域的坐标(xop,yop)。进一步地，步骤3所述的基于距离评价函数创建出口区域序列，依据从大到小的排列原则，选择评价函数值最大的出口区域作为下一个探索目标，并使仓储叉车到达下一个探索目标；如规定的时间内没有到达，则选择评价函数值次大的出口区域作为下一个探索目标，包括：步骤3.4，按照下面的距离评价函数，分别计算每个出口区域的评价函数值Dist(Sopen)：上式中，(x0,y0)表示仓储叉车当前的坐标，(xop,yop)为出口区域的坐标；将评价函数值按照由大到小的顺序进行排序，选择最大的评价函数值对应的出口区域的坐标作为仓储叉车下一个探索目标；步骤3.5，规划仓储叉车从当前位置到达下一个探索目标的多条路径，然后从所述的多条路径中选择一条最短路径，将最短路径转化为仓储叉车的运动指令，然后启动仓储叉车，使仓储叉车通过该最短路径到达下一个探索目标处；到达后，使仓储叉车处于静止状态；步骤3.6，若仓储叉车在设定的时间T内不能到达下一个探索目标，则在到达时间T时，使仓储叉车停止运动，根据步骤3.3中评价函数值的排序结果，选择评价函数值次大的出口区域作为下一个探索目标，执行步骤3.5；以此类推，直至仓储叉车能在设定的时间T内到达下一个探索目标处。进一步地，所述的自主建图方法还包括：步骤5，在步骤1至步骤4的执行过程中，上位机实时显示已经建立的栅格地图，以及仓储叉车当前的位置、启停信息；上位机从工控机中提取Laserscan消息，进行仓储环境的特征提取，在建立的栅格地图的基础上，为其增添语义信息，从而完善地图层次。进一步地，所述的进行仓储环境的特征提取，在建立的栅格地图的基础上，为其增添语义信息，从而完善地图层次，包括：首先对栅格地图中的栅格进行聚类，并构建数据空间；其次在所述的数据空间中，通过χ2假设检验依次测试每个栅格的左右邻域，并构建概率空间，实现对栅格的区域划分；然后在不同的概率区域中，利用带权重的最小二乘法提取仓储环境中的特征，包括角点、线段与圆弧特征；最后，依据提取的特征，通过Euclidean距离准则实现角点、线段、圆弧特征和仓库环境特征的匹配，并对在栅格地图上添加对应的语义。本专利技术具有以下技术特点：1.本专利技术通过融合Kinect点云数据和激光数据，相较于单独使用激光扫描数据或Kinect点云数据作为输入，可增强对细小障碍物的识别，进而为地图增添障碍物信息，提高建图的效率和地图的精度。2.本专利技术在建立的二维栅格地图基础上，根据仓储环境的特征，进行特征提取、匹配和融合，为地图增添了语义信息，对仓库布局进行初步划分，完善了地图层次和信息，方便后续导航的操作，实现了人机交互。附图说明图1为本专利技术方法的自主建图过程的框架图；图2为本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于仓储环境的室内自主建图方法，其特征在于，所述的自主建图方法在仓储叉车上设置有：激光雷达，安装在仓储叉车的顶部，用于获取当前环境360°的实时激光扫描数据；Kinect传感器，安装在仓储叉车的后部，用于采集仓储叉车正后方环境的深度信息和点云信息；惯性传感器，安装在仓储叉车的底盘上，用于采集仓储叉车的加速度信息和旋转角度信息；工控机，用于接收激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器采集的信息，利用这些信息进行室内自主建图，同时控制仓储叉车的运动；所述的自主建图方法包括以下步骤：步骤1，仓储叉车当前为静止状态，利用激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器进行信息采集，并将采集的信息传递给工控机；步骤2，工控机对采集的信息进行数据存储、数据融合和数据处理，通过基于图优化的SLAM算法实现栅格地图的实时创建并获取当前叉车的坐标；步骤3，计算出当前建立的栅格地图上的出口区域，基于距离评价函数创建出口区域序列，依据从大到小的排列原则，选择评价函数值最大的出口区域作为下一个探索目标，并使仓储叉车到达下一个探索目标；如规定的时间内没有到达，则选择评价函数值次大的出口区域作为下一个探索目标；步骤4，当仓储叉车到达下一个探索目标处后，按照步骤1至步骤3相同的过程执行，以扩展新的栅格地图区域。...

【技术特征摘要】
1.一种用于仓储环境的室内自主建图方法，其特征在于，所述的自主建图方法在仓储叉车上设置有：激光雷达，安装在仓储叉车的顶部，用于获取当前环境360°的实时激光扫描数据；Kinect传感器，安装在仓储叉车的后部，用于采集仓储叉车正后方环境的深度信息和点云信息；惯性传感器，安装在仓储叉车的底盘上，用于采集仓储叉车的加速度信息和旋转角度信息；工控机，用于接收激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器采集的信息，利用这些信息进行室内自主建图，同时控制仓储叉车的运动；所述的自主建图方法包括以下步骤：步骤1，仓储叉车当前为静止状态，利用激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器进行信息采集，并将采集的信息传递给工控机；步骤2，工控机对采集的信息进行数据存储、数据融合和数据处理，通过基于图优化的SLAM算法实现栅格地图的实时创建并获取当前叉车的坐标；步骤3，计算出当前建立的栅格地图上的出口区域，基于距离评价函数创建出口区域序列，依据从大到小的排列原则，选择评价函数值最大的出口区域作为下一个探索目标，并使仓储叉车到达下一个探索目标；如规定的时间内没有到达，则选择评价函数值次大的出口区域作为下一个探索目标；步骤4，当仓储叉车到达下一个探索目标处后，按照步骤1至步骤3相同的过程执行，以扩展新的栅格地图区域。2.如权利要求1所述的用于仓储环境的室内自主建图方法，其特征在于，所述的步骤2具体包括：步骤2.1，工控机接收到激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器传递来的信息后，将这些信息进行存储；步骤2.2，对激光扫描数据和点云信息进行融合和转换通过IRA工具包将激光扫描数据转化成点云数据，再和Kinect的点云数据进行融合，最终统一转换成激光类型数据的格式Laserscan消息；步骤2.3，采用基于图优化的SLAM算法，利用所述的Lasersan消息以及惯性传感器采集的加速度信息和转角信息创建2D栅格地图，并获取仓储叉车当前静止状态下的坐标。3.如权利要求1所述的用于仓储环境的室内自主建图方法，其特征在于，步骤3中所述的计算出当前建立的栅格地图上的出口区域，包括：步骤3.1，将激光雷达获取的笛卡尔坐标系下的激光扫描数据转化为极坐标下的数据，得到每个激光扫描数据的距离信息和角度信息，再依据所述的角度信息，对激光扫描数据的距离信息进行排序分类，得到排序后的激光扫描数据序列；步骤3.2，根据步骤3.1得到的序列，使用DDA画线算法，将激光扫描数据构成轮廓；将激光扫描数据范围内的区域记为已知区域Sknown，其他区域记为未知区域Sunknown，将已知区域内的栅格状态标记为已知，范围之外的栅格状态标记为未知；在已知区域中，将轮廓位置所对应的栅格区域记为已知障碍区域Soccupied，其余区域记为已知空闲区域Sfree；将已知障碍区域内的栅格的占用状态标记为已占用，已知空闲区域的栅格的占用状态标记为未占用；步骤3.3，在栅格地图中，对于所有状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕恩利，陆华忠，水沁，刘妍华，郭嘉明，曾志雄，王昱，王飞仁，林伟加，董冰，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44