【技术实现步骤摘要】
基于雾计算的复杂环境下机器人地图构建方法
本专利技术涉及复杂环境下机器人地图构建方法，尤其涉及基于雾计算的复杂动态环境下的机器人地图构建方法。
技术介绍
一直以来，人们对复杂环境的探测之路充满了挑战，未知地域的不确定性、以及动态干扰都很大程度上影响着地图构建的效果。例如：火灾救援现场、水下大环境的探测，陡峭山岩地域的勘探。而随着技术的发展，这些复杂环境大都能归结到一起，我们的处理手段已渐渐不再受地域的限制，在水域中我们可以用声波代替无线信号传输数据，在陆地通过遥操作控制水下机器人的任务请求，因此针对复杂环境下的地图构建具有其重大意义。随着地域勘测以及复杂环境下作业难度的提高，机器人同步地位定位与地图构建逐渐引起人们的重视。SLAM是一个过程，包括同步构建环境地图和确定机器人的方位。SLAM在支持路径规划等许多任务方面非常重要，相应地，它需要减少估算机器人状态时的误差。机器人SLAM包括许多步骤：（1）基于外部感知的环境特征提取。传感器用于得到环境信息，里程计依靠传感器数据来确定机器的运动；（2）递推形式的预估和更新。完善前端测距、后端优化；（3）数据关联。实现自我...
【技术保护点】
1.一种基于雾计算的复杂环境下机器人地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）建立雾计算框架，所述雾计算框架包括多个雾节点和多个机器人，雾节点与雾节点之间通过水平接口通信，组成雾网络，机器人与雾节点之间通过南向接口通信；（2）机器人通过传感器采集数据信息，将数据信息传送给雾网络并提出数据处理的任务请求，在雾网络中采用雾机协作模型的遗传算法对任务进行分配；雾节点执行任务请求并将执行结果反馈至机器人；（3）机器人根据执行结果采用扩展卡尔曼滤波算法构建局部子地图，采用稀疏化扩展信息滤波算法将局部子地图联结成全局地图。
【技术特征摘要】
1.一种基于雾计算的复杂环境下机器人地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）建立雾计算框架，所述雾计算框架包括多个雾节点和多个机器人，雾节点与雾节点之间通过水平接口通信，组成雾网络，机器人与雾节点之间通过南向接口通信；（2）机器人通过传感器采集数据信息，将数据信息传送给雾网络并提出数据处理的任务请求，在雾网络中采用雾机协作模型的遗传算法对任务进行分配；雾节点执行任务请求并将执行结果反馈至机器人；（3）机器人根据执行结果采用扩展卡尔曼滤波算法构建局部子地图，采用稀疏化扩展信息滤波算法将局部子地图联结成全局地图。2.根据权利要求1所述的基于雾计算的复杂环境下机器人地图构建方法，其特征在于，所述步骤（1）中南向接口用于传输数据平面和控制平面的信息，数据平面用于担当重要帧并提供由机器人或雾节点解决的信息，由机器人或雾节点解决的信息包括机器人采集的数据信息、提出的任务请求、雾节点执行任务的结果；控制平面用于担当管理系统流程并提供初始化、结束、获得重要帧。3.根据权利要求1所述的基于雾计算的复杂环境下机器人地图构建方法，其特征在于，所述步骤（2）的具体步骤包括：（21）机器人将传感器采集的数据信息、任务请求存储到机器人内部存储单元；（22）机器人提交任务请求相关参数到雾网络；（23）雾网络根据任务请求相关参数以及雾机协作模型的遗传算法判断任务的请求类型，请求类型包括本地化的任务请求和非本地化的任务请求，若请求类型是本地化的任务请求，则将任务请求分配到机器人内部处理单元；若请求类型是非本地化的任务请求，则将任务请求分配到近端雾节点，找到最优任务请求分配结果；（24）雾网络将最优任务请求分配结果反馈到机器人内部处理单元；（25）机器人内部处理单元根据最优分配结果将非本地化的任务请求发送到雾节点；（26）机器人内部处理单元执行本地化的任务请求；（27）雾网络根据最优分配结果，由雾节点执行非本地化的任务请求；（28）雾节点将任务请求执行结果反馈到机器人内部处理单元。4.根据权利要求3所述的基于雾计算的复杂环境下机器人地图构建方法，其特征在于，步骤（23）中的最优任...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄浩乾，朱晗，刘志强，卢新彪，黄铁，史仍笃，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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