一种基于SLAM智能载体的环境信息采集方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，通过对多种环境信息的采集，实现对未知环境进行多元环境信息分布图的构建，并通过分析智能载体周围环境信息的分布实现对环境物体及其特征的识别，通过三维空间内的物体整体分布情况及其特征，辅助智能载体进行定位与导航。本发明专利技术还提出基于该方法的系统，所述系统包括环境信息采集模块、SLAM智能载体和远程信息处理计算机系统。本发明专利技术能够实现对未知环境进行多元环境信息分布图的构建，并通过人工智能算法对环境信息数据进行分析和精度的优化。区别于传统SLAM技术的空间建模方法，本发明专利技术可以在特定环境中同时进行智能载体定位辅助、环境特征检测、物体识别、人员搜救等。

A Method and System of Environmental Information Acquisition Based on SLAM Intelligent Carrier

The invention discloses an environment information acquisition method based on SLAM intelligent carrier, which realizes the construction of multi-environment information distribution map for unknown environment by collecting multi-environment information, recognizes environmental objects and their features by analyzing the distribution of environment information around intelligent carrier, and assists by the overall distribution and characteristics of objects in three-dimensional space. Intelligent carrier carries out positioning and navigation. The invention also proposes a system based on the method, which includes environmental information acquisition module, SLAM intelligent carrier and remote information processing computer system. The invention can realize the construction of multiple environmental information distribution map for unknown environment, and optimize the analysis and accuracy of environmental information data by artificial intelligence algorithm. Different from the traditional SLAM spatial modeling method, the invention can simultaneously carry out intelligent carrier positioning assistance, environmental feature detection, object recognition, personnel search and rescue in a specific environment.

【技术实现步骤摘要】
一种基于SLAM智能载体的环境信息采集方法及系统
本专利技术涉及环境检测领域以及电子信息
，尤其涉及结合SLAM智能载体和环境信息采集的应用系统。
技术介绍
同步定位与建图（SimultaneousLocalizationandMapping，即SLAM）技术是指机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。目前的SLAM技术构建的地图主要是位置地图，没有实现多元环境数据（如温度、气体浓度）的采集、分析和相应环境信息的地图构建。实际上，由于采集环境信息的传感器不同于摄像头或激光雷达，并不具有较大的测量范围，其测量范围甚至局限于点，因此需要通过一定方法进行弥补。随着人们生活水平的提高，人们越来越关注周围的环境情况，尤其是居住环境、工作环境等。同时，环境数据地图对科学研究有着重要的价值。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对传统SLAM技术中存在的不足，提供一种基于SLAM智能载体的环境信息采集应用系统及方法。本专利技术为解决提出的技术问题，其具体采用的技术方案如下：一种基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，包括步骤：步骤1、通过布设于不同测量位置的环境信息采集模块采集环境信息数据，并将数据发送给SLAM智能载体上的嵌入式计算机系统；步骤2、所述的嵌入式计算机系统通过SLAM智能载体上的SLAM传感器采集地图数据，同时，接收环境信息数据并添加标签，所述标签包括：代号、数值、测量位置、置信度；步骤3、所述的嵌入式计算机系统将上述地图数据和环境信息数据通过无线通讯发送至远程信息处理计算机系统进行处理；步骤4、所述的远程信息处理计算机系统对上述环境信息数据进行点云重现，通过数据融合算法、神经网络算法，结合地图数据实现环境信息的分布图预测、建模，得到规划路径信息并回传至嵌入式计算机系统，以控制SLAM智能载体自主导航。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，环境信息数据包括：温度、湿度、大气压强、光照强度、有害气体浓度、二氧化碳浓度、挥发性有机物浓度。环境信息数据种类也可根据实际应用需求做相应的调整。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，步骤4中，所述的远程信息处理计算机系统保存有采集的历史环境数据，把当前的环境数据和历史环境数据作为神经网络的实时输入，输出智能载体周围环境信息的预测分布，把环境信息数据加载到SLAM智能载体构建的地图上，通过分析智能载体周围环境信息的分布实现对环境物体及其特征的识别，通过三维空间内的物体整体分布情况及其特征，辅助智能载体进行定位与导航。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，步骤4中还包括远程信息处理计算机系统对环境类型进行分析，以辅助判断采集信息的可信度。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，步骤2所述标签的置信度，一方面由环境信息在空间上的连续性得到，另一方面由同一测量位置的历史环境数据得到。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，步骤4所述的路径信息，即远程信息处理计算机系统发送给嵌入式计算机系统的路径信息，由远程信息处理计算机系统的地图数据和环境信息点云数据量要求决定，该路径信息使智能载体在自主导航的同时，尽可能不重复地通过环境信息采集模块获取空间内的环境信息。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，步骤4所述的数据融合算法，是用于某一测量周期内，对某一空间位置上环境信息采集模块采集的多种信息进行综合处理与分析。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，步骤4所述的神经网络模型是对不同的环境信息分别建立，或者对两种或多种环境信息建立；以历史环境信息在空间上的分布与实时采集的环境信息为输入，根据神经网络模型预测当前载体所处的空间位置及载体周围的可能物体，据此可对自主导航定位方法长时间工作产生的误差进行部分修正。本专利技术还提出一种基于SLAM智能载体的环境信息采集系统，包括环境信息采集模块，用于采集不同位置处的多元环境信息；SLAM智能载体，用于采集地图数据，并接收环境信息数据并添加标签，所述标签包括：代号、数值、测量位置、置信度；同时将上述地图数据和环境信息数据通过无线通讯发送至远程信息处理计算机系统进行处理；远程信息处理计算机系统，通过对上述环境信息数据进行点云重现，通过数据融合算法、神经网络算法，结合地图数据实现环境信息的分布图预测、建模，得到规划路径信息并回传至SLAM智能载体，以控制SLAM智能载体自主导航。进一步的，本专利技术所提出的基于SLAM智能载体的环境信息采集系统，所述环境信息采集模块，包括微控制器、温湿度传感器、气压计、环境光传感器、气体传感器、红外传感器，分别用于采集温度、湿度、大气压强、光照强度、有害气体浓度、二氧化碳浓度、挥发性有机物浓度，环境信息采集模块种类也可根据实际应用需求做相应的调整；SLAM智能载体，包括智能载体本身、SLAM传感器，其中：智能载体本身包括智能轮式载具和智能无人机，SLAM传感器包括激光雷达、摄像头、陀螺仪加速度计，SLAM传感器种类也可根据实际应用需求做相应的调整。本专利技术采用以上技术手段，与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术以历史环境信息在空间上的分布与实时采集的环境信息为输入，通过神经网络模型预测当前载体所处的空间位置及载体周围的可能物体，据此可对自主导航定位方法长时间工作产生的误差进行部分修正。当智能载体所处环境的环境信息发生明显变化时，远程信息处理计算机系统将根据已构建的模型，选择对应的传感器对智能载体进行路径规划，以完成一定的任务。区别于传统SLAM技术的空间建模环境，本专利技术可以在特定环境（如烟雾环境、有毒气体环境）中进行智能载体定位、环境特征检测、物体识别、人员搜救等。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1是本专利技术的环境信息采集系统工作原理图。图2为本专利技术环境检测模块原理图。图3为本专利技术实施例系统结构框图。图4为本专利技术实施例算法流程图。图5为本专利技术多元环境信息分布图样例。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术，凡是按照本专利技术提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本专利技术权利要求书的保护范围之内，下面结合说明书附图，对本专利技术的具体实施方式做进一步说明。为了解决
技术介绍
所指出的问题，本专利技术采用多传感器数据融合技术。多传感器数据融合（Multi-sensorDataFusion）是多元信息综合处理的一项技术，针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开，即充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，完成所需的决策和估计任务进行的信息处理过程，使系统获得比它各组成部本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，其特征在于，包括步骤：步骤1、通过布设于SLAM智能载体上的环境信息采集模块采集环境信息数据，并将数据发送给SLAM智能载体上的嵌入式计算机系统；步骤2、所述的嵌入式计算机系统通过SLAM智能载体上的SLAM传感器采集地图数据，同时，接收环境信息数据并添加标签，所述标签包括：代号、数值、测量位置、置信度；步骤3、所述的嵌入式计算机系统将上述地图数据和环境信息数据通过无线通讯发送至远程信息处理计算机系统进行处理；步骤4、所述的远程信息处理计算机系统对上述环境信息数据进行点云重现，通过数据融合算法、神经网络算法，结合地图数据实现环境信息的分布图预测、建模，得到规划路径信息并回传至嵌入式计算机系统，以控制SLAM智能载体自主导航。

【技术特征摘要】
1.一种基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，其特征在于，包括步骤：步骤1、通过布设于SLAM智能载体上的环境信息采集模块采集环境信息数据，并将数据发送给SLAM智能载体上的嵌入式计算机系统；步骤2、所述的嵌入式计算机系统通过SLAM智能载体上的SLAM传感器采集地图数据，同时，接收环境信息数据并添加标签，所述标签包括：代号、数值、测量位置、置信度；步骤3、所述的嵌入式计算机系统将上述地图数据和环境信息数据通过无线通讯发送至远程信息处理计算机系统进行处理；步骤4、所述的远程信息处理计算机系统对上述环境信息数据进行点云重现，通过数据融合算法、神经网络算法，结合地图数据实现环境信息的分布图预测、建模，得到规划路径信息并回传至嵌入式计算机系统，以控制SLAM智能载体自主导航。2.根据权利要求1所述的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，其特征在于，环境信息数据包括：温度、湿度、大气压强、光照强度、有害气体浓度、二氧化碳浓度、挥发性有机物浓度。3.根据权利要求1所述的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，其特征在于，步骤4中，所述的远程信息处理计算机系统保存有采集的历史环境数据，把当前的环境数据和历史环境数据作为神经网络的实时输入，输出智能载体周围环境信息的预测分布，把环境信息数据加载到SLAM智能载体构建的地图上，通过分析智能载体周围环境信息的分布实现对环境物体及其特征的识别，通过三维空间内的物体整体分布情况及其特征，辅助智能载体进行定位与导航。4.根据权利要求3所述的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，其特征在于，步骤4中，还包括远程信息处理计算机系统对环境类型进行分析，以辅助判断采集信息的可信度。5.根据权利要求1所述的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，其特征在于，步骤2所述标签的置信度，一方面由环境信息在空间上的连续性得到，另一方面由同一测量位置的历史环境数据得到。6.根据权利要求1所述的基于SLAM智能载体的环境信息采集方法，其特征在于，步骤4...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱伟行，赵泽宇，张思宁，陈思良，高铭浛，皇甫晓瑛，程天雨，曹泽坤，邓庆宇，
申请(专利权)人：南京师范大学镇江创新发展研究院，
类型：发明
国别省市：江苏,32