一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法技术

本发明专利技术提供了一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，包括GPS全球信号、IMU惯性测量单元信号和激光雷达信号融合的室内机器人的定位；雷达数据图像数据、雷达传感器校准的外部参数、前置摄像头校准的外在和内在参数、主机的速度和角速度融合的室内机器人的感知；dreamview模块的NavigationInfo、来自感知模块的LaneMarker、定位模块的定位信息的融合的室内机器人的语义地图；障碍物信息、车辆状态、交通信号灯和地图信息融合的室内机器人的决策；以及定位、感知、预测、路由和地图融合的室内机器人的路径规划。本发明专利技术使得机器人在环境中运动和决策中对环境更加鲁棒。

A Robust Slm Method for Indoor Robot Combining Environmental Semantics

【技术实现步骤摘要】
一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法
本专利技术属于计算机视觉
，尤其是涉及一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法。
技术介绍
随着人工智能技术、尤其是强智能的迅速发展，机器人应用场景已经从极端环境和工业应用场景逐步转向为与人类密切互动的室内工作场景。基于此，我们对于机器人的设计和使用逐步从功能性向鲁棒性逐渐转移，但是现有的室内机器人在简单的环境中满足室内高精定位和导航的需求，但是一旦环境发生变化或者高噪音，机器人视觉就会产生不同尺度下的累积误差，这对于机器人的导航是非常不利的；此外，走进人类社会的室内机器人还不能读懂环境信息因此完成指定任务还需要后续路径规划的支持，还不能称之为真正的“强”智能.物流机器人可以在室内完成智能化仓储和自动化物流，但是往往由于密封仓储环境往往以白色背景为主、严重缺少纹理特征，这会给机器人在导航时造成尺度信息丢失而破坏视觉里程计的定位精度；而本专利技术正是将环境语意融入到地图、使用势场引导等优化手段获取一种能读懂环境地图的鲁棒slam方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术旨在提出一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，以解决上述
技术介绍
中提到的问题。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，包括GPS全球信号、IMU惯性测量单元信号和激光雷达信号融合的室内机器人的定位；雷达数据图像数据、雷达传感器校准的外部参数、前置摄像头校准的外在和内在参数、主机的速度和角速度融合的室内机器人的感知；dreamview模块的NavigationInfo、来自感知模块的LaneMarker、定位模块的定位信息的融合的室内机器人的语义地图；障碍物信息、车辆状态、交通信号灯和地图信息融合的室内机器人的决策；以及定位、感知、预测、路由和地图融合的室内机器人的路径规划；室内机器人的定位、室内机器人的感知、室内机器人的语义地图、室内机器人的决策的输出输入到室内机器人的路径规划中进行路径规划得出运动轨迹，底层控制端根据路径规划发出控制命令。进一步的，所述室内机器人的定位中利用全球GPS全球定位信号附加IMU惯性单元作为激光雷达的先验信息。进一步的，所述室内机器人的语义地图包括：(1)数据采集：使用激光雷达采集全景影像数据、厘米级高精度GPS数据和扫描路段的路面景象数据；(2)数据预处理：将采集到的数据进行数据抽稀和数据分区处理，得到可以进一步处理的数据格式；(3)高精度地图矢量化：根据上一步得到的数据提取车道线和道路轮廓线；(4)车道中心线生成：首先进行车道中心线提取，然后进行数据合并，最后进行车道中心线的格式转换；(5)生成有序的拓扑结构：首先进行人工判读、然后进行程序控制，生成发布版本的高精度地图；(6)地图品质检验：使用计算机程序对于地图的视觉效果、地图的逻辑和精度急性验证，以生成最终版本的高精度地图。进一步的，所述室内机器人的决策包括(1)使用地图中定位的amcl包：2D中移动的概率定位，在ROS中配置总体过滤器，激光模型和里程计模型参数，输入激光扫描数据、tf转换和粒子滤波器的平均值和协方差，输出地图中室内机器人的估计姿态，实现从基本帧到里程碑帧再到地图帧的变换；(2)使用激光雷达、深度摄像机绘制地图的gmapping包：通过sensor_msgs/LaserScan获取数据并创建2D栅格地图，输入激光器扫描数据和激光器坐标系、基座坐标系、里程计坐标系之间转换，周期性的发布地图元数据和地图信息；(3)使用移动到目标位置的move_base包：实现对室内机器人路径的规划和智能避障，通过多次的学习可以自主选择出最优路径。进一步的，所述室内机器人的路径规划采用lattice的改进算法，具体包括(1)横向和纵向分别撒点，根据实时的决策目标，在车辆的状态空间内取不同的终点。用高阶曲线链接起点和不同状态的终点；(2)根据体感，是否达到终点状态等，对于横向和纵向的曲线assign不同的cost；(3)最终输出满足车辆动力学和安全、体感条件的最优解。相对于现有技术，本专利技术所述的一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法具有以下优势：(1)对于在少纹理、低对比度的室内环境下依然可以使用本专利技术提出的定位方法，使用势场视觉里程计方法可以有效提升室内机器人对无特征环境的鲁棒性；(2)使用定位、感知、预测、地图、路径规划和底层控制模块使得室内机器人能够感知周围环境的含义，为机器人高效决策和路径规划提供更加丰富的先验信息。附图说明构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术实施例所述的一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法总体流程示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。如图1所示，本专利技术提供一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，包括如下步骤：1、室内机器人的定位：使用GPS全球信号、IMU惯性测量单元信号和激光雷达信号作为原始的输入信号、使用先验输入和观测矫正的方法来使得室内机器人定位更加精准并且鲁棒。为了消除机器人在室内拐角处存在着非直角拐弯时造成的定位误差，而且这种定位误差是累积积累的，越到后面的路段误差将会越加被放大，本专利技术的室内机器人鲁棒定位技术采用多线激光传感器全局定位+IMU局部修正的策略进行定位，同时将全球GPS全球定位信号附加IMU惯性单元作为激光雷达的先验信息，使用先验输入和观测矫正的方法来使得室内机器人定位更加精准并且鲁棒。2、室内机器人的感知：本专利技术设计了以雷达数据图像数据、雷达传感器校准的外部参数、前置摄像头校准的外在和内在参数、主机的速度和角速度作为输入数据；以3D障碍跟踪航向，速度和分类信息；折线或多项式曲线；车道类型按位置：L1(左下车道线)，L0(左车道线)，R0(右车道线)，R1(右下车道线)作为输出数据，得到机器人对于外界环境的感知。3、室内机器人的语义地图：输入是来自dreamview模块的NavigationInfo；来自感知模块的LaneMarker；定位模块的定位信息，借助机器人建立的栅格地图来获取基于地图的路径规划导航信息。具体包括：数据采集：使用激光雷达采集全景影像数据、厘米级高精度GPS数据和扫描路段的路面景象数据。数据预处理：将采集到的数据进行数据抽稀和数据分区处理，得到可以进一步处理的数据格式。高精度地图矢量化：主要根据上一步得到的数据进行车道线提取和道路轮廓线的提取。车道中心线生成：首先进行车道中心线提取，然后进行数据合并，最后进行车道中心线的格式转换。生成有序的拓扑结构：首先进行人工判读、然后进行程序控制，生成发布版本的高精度地图。地图品质检验：主要涉及使用计算机程序对于地图的视觉效果、地图的逻辑和精度急性验证，以生成最终版本的高精度地图。4、室内机器人的决策：输入是障碍物信息、车辆状态、交通信号灯和地图信息，输出了在超车、尾随、避让等状态下针对车辆的控制信息、预测的障碍，针对障碍物而发出的控制信息。具体包括如下：(a)使用地图中定位的amcl(自适应蒙特卡洛定位)包：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，其特征在于：包括GPS全球信号、IMU惯性测量单元信号和激光雷达信号融合的室内机器人的定位；雷达数据图像数据、雷达传感器校准的外部参数、前置摄像头校准的外在和内在参数、主机的速度和角速度融合的室内机器人的感知；dreamview模块的Naviga室内机器人的定位tionInfo、来自感知模块的LaneMarker、定位模块的定位信息的融合的室内机器人的语义地图；障碍物信息、车辆状态、交通信号灯和地图信息融合的室内机器人的决策；以及定位、感知、预测、路由和地图融合的室内机器人的路径规划；室内机器人的定位、室内机器人的感知、室内机器人的语义地图、室内机器人的决策的输出输入到室内机器人的路径规划中进行路径规划得出运动轨迹，底层控制端根据路径规划发出控制命令。

【技术特征摘要】
1.一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，其特征在于：包括GPS全球信号、IMU惯性测量单元信号和激光雷达信号融合的室内机器人的定位；雷达数据图像数据、雷达传感器校准的外部参数、前置摄像头校准的外在和内在参数、主机的速度和角速度融合的室内机器人的感知；dreamview模块的Naviga室内机器人的定位tionInfo、来自感知模块的LaneMarker、定位模块的定位信息的融合的室内机器人的语义地图；障碍物信息、车辆状态、交通信号灯和地图信息融合的室内机器人的决策；以及定位、感知、预测、路由和地图融合的室内机器人的路径规划；室内机器人的定位、室内机器人的感知、室内机器人的语义地图、室内机器人的决策的输出输入到室内机器人的路径规划中进行路径规划得出运动轨迹，底层控制端根据路径规划发出控制命令。2.根据权利要求1所述的一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，其特征在于：所述室内机器人的定位中利用全球GPS全球定位信号附加IMU惯性单元作为激光雷达的先验信息。3.根据权利要求1所述的一种结合环境语意的室内机器人鲁棒slam方法，其特征在于：所述室内机器人的语义地图包括：(1)数据采集：使用激光雷达采集全景影像数据、厘米级高精度GPS数据和扫描路段的路面景象数据；(2)数据预处理：将采集到的数据进行数据抽稀和数据分区处理，得到可以进一步处理的数据格式；(3)高精度地图矢量化：根据上一步得到的数据提取车道线和道路轮廓线；(4)车道中心线生成：首先进行车道中心线提取，然后进行数据合并，最后进...

【专利技术属性】
技术研发人员：常俊龙，
申请(专利权)人：紫光云技术有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12