机器人探索路径生成方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种机器人探索路径生成方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据机器人采集到的单帧点云数据建立点云场景，点云场景包括多个数据点；对各数据点进行分类标记，将分类标记为地面点的各数据点作为地面点云；根据地面点云生成置信度地图，置信度地图用于显示地面点云中各地面点的位置及置信度；根据置信度地图生成多个访问节点；根据各访问节点生成探索路径。采用本方法生成的探索路径能够提高了机器人的扫描质量及扫描效率，并且可以适应开阔和狭窄联合分布的未知环境，提升了探索路径对未知环境的适应性。

Method, device, computer equipment and storage medium of robot exploration path generation

The application relates to a robot exploration path generation method, a system, a computer device and a storage medium. The method includes: building a point cloud scene based on the single frame point cloud data collected by the robot, and the point cloud scene includes multiple data points; classifying and marking each data point, and taking each data point classified and marked as the ground point cloud as the ground point cloud; generating a confidence map based on the ground point cloud, and the confidence map is used to display the position and confidence of each point in the ground point cloud; and Multiple access nodes are generated by confidence map, and exploration paths are generated by each access node. The exploration path generated by this method can improve the scanning quality and efficiency of the robot, and can adapt to the unknown environment with open and narrow joint distribution, and improve the adaptability of the exploration path to the unknown environment.

【技术实现步骤摘要】
机器人探索路径生成方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种机器人探索路径生成方法、装置、计算机设备和存储介质
技术介绍
近几年来，激光雷达扫描技术快速发展，激光雷达的大规模量产使得机器人利用激光雷达技术对户外场景进行三维采集成为主流的采集手段。三维激光扫描仪以激光扫描线移动地扫描所处环境，并以点代面地将三维环境转化为三维点云数据，因此激光点云数据记录了环境的三维表面几何信息。机器人的自主探索扫描技术要求机器人可以通过智能分析场景连通结构，规划探索路径，最后在移动扫描中形成高质量的环境地图。机器人在未知场景中的探索方法主要分为以下几种：势场法、前沿点方法、随机游走方法等。对于势场法，其本质就是在环境中建立一个势能场，该力场的生成思想是障碍物会对机器人产生斥力，而未知区域会对机器人产生引力。例如，采用梯度值作为势能场特征值的梯度场，以及采用张量值作为势能的张量场等。前沿点方法是将目标点设置在探索区域的最外围，即已知区域最前沿的位置。此外，还有采用随机游走的方法，单纯的随机游走通过随机漫步到任意位置进行填充本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人探索路径生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据机器人采集到的单帧点云数据建立点云场景，所述点云场景包括多个数据点；/n对各所述数据点进行分类标记，所述分类标记包括地面点及障碍物点，将分类标记为地面点的各数据点作为地面点云；/n根据所述地面点云生成置信度地图，所述置信度地图用于显示所述地面点云中各所述地面点的位置及置信度；/n根据所述置信度地图生成多个访问节点；/n根据各所述访问节点生成探索路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人探索路径生成方法，其特征在于，所述方法包括：
根据机器人采集到的单帧点云数据建立点云场景，所述点云场景包括多个数据点；
对各所述数据点进行分类标记，所述分类标记包括地面点及障碍物点，将分类标记为地面点的各数据点作为地面点云；
根据所述地面点云生成置信度地图，所述置信度地图用于显示所述地面点云中各所述地面点的位置及置信度；
根据所述置信度地图生成多个访问节点；
根据各所述访问节点生成探索路径。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述探索路径包括当前访问节点到下一访问节点的局部路径，所述方法还包括：
获取所述局部路径两侧的局部障碍物点云；所述局部障碍物点云包括多个局部障碍物点；
根据各局部障碍物点对应的邻域障碍物点集，计算各局部障碍物点对应的质量评估值；
将最大的质量评估值对应的局部障碍物点作为质量评估点；
计算所述当前访问节点至所述下一访问节点的最短路径；
查找所述最短路径上距离所述质量评估点最近的路径点；所述质量评估点为欠扫描的障碍物点；
去除所述最短路径在调整区域内的路径点，所述调整区域为以所述最近的路径点为圆心，调整半径为半径的圆心区域；
将所述最近的路径点向所述质量评估点移动，移动距离为所述调整半径，将移动后的最近的路径点作为锚点；
采用贝塞尔曲线，将所述最短路径与所述锚点进行串联，得到可经过所述锚点的局部路径。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地面点云生成置信度地图，包括：
提取局部区域内的多个地面点以构成地面点集，所述局部区域为以当前位置为圆心、预设衡量半径为半径的圆形区域；
计算所述地面点集内各地面点的距离特征，边缘特征及可见性特征；
根据所述地面点集内各地面点的距离特征，边缘特征及可见性特征计算对应的置信度；
以所述地面点集内各地面点的置信度更新地面点云中对应的地面点的置信度；
所述根据所述置信度地图生成多个访问节点包括：
采用极值检测法在所述置信度地图中获取多个局部波谷谷值；
将所述多个局部波谷谷值所在的地面点作为访问节点。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述地面点集内各地面点的距离特征，包括：
根据所述地面点集中的各地面点与所述当前位置的相对距离，确定各所述地面点的距离特征。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述地面点集内各地面点的边缘特征包括：
提取所述局...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄惠，黄鹏頔，徐凯，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44