基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法技术

本发明专利技术提供的一种基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，对已构建地图的边界以曲线拟合方式筛选目标观测区，同时针对机器人不可达目标观测区，采取邻域规划方法建立新目标观测点，利用同步定位与建图技术，引导机器人自主导航至下一个观测区，完成对未知环境的自主探索。本发明专利技术提供的一种基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，以较少的探索次数，更高的探索效率和更少的探索时间完成对未知室内复杂场景的自主探索建图，提高了机器人完成建图的自主性和智能化，不需人工干预就可完成搜索建图，降低了人力、物力成本。

Boundary exploration based on curve fitting and target point neighborhood planning

The invention provides a boundary exploration independent mapping method based on curve fitting and neighborhood planning of the target point, which selects the target observation area by curve fitting for the boundary of the constructed map, at the same time, for the inaccessible target observation area of the robot, adopts neighborhood planning method to establish a new target observation point, and guides the robot to independently navigate to the next one by using synchronous positioning and mapping technology Observation area, complete the independent exploration of unknown environment. The invention provides a boundary exploration independent mapping method based on curve fitting and target point neighborhood planning, which can complete the independent exploration and mapping of unknown indoor complex scene with less exploration times, higher exploration efficiency and less exploration time, improve the autonomy and intelligence of robot to complete the mapping, complete the search and mapping without human intervention, and reduce the manpower . material cost.

【技术实现步骤摘要】
基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法
本专利技术涉及自主导航机器人探索自主建图
，更具体的，涉及一种基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法。
技术介绍
随着机器人技术的快速发展和社会需求的变革，自主移动机器人越来越受到工程界和学术界的关注。为了自主移动机器人能够在非结构化、非确定的环境中自主地帮助人们完成日常生活任务，比较关键的技术是当机器人处于未知环境时，建立外界环境在机器人内部表示的地图，用于后续导航。但是传统机器人建图的方式是人工手动或使用键盘、游戏杆控制机器人移动，在面对大而复杂的室内环境时会浪费时间、人力、物力。因此机器人脱离人为控制，实现自主探索建图具有重要意义，一方面节约人力物力资源，另一方面，机器人根据自身感知、收集和处理环境信息，实时做出建图决策，提高机器人的自主性和智能化。在自主探索领域，Yamauchi[1]提出的边界探索方法是目前大多数探测算法的基础。Yamauchi将边界定义为地图上空闲区域和未知区域之间的边界，并不断将探索的目标设定为距离机器人最近的边界。该方法可以使得机器人完本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：机器人构建地图；/nS2：根据边界提取算法对机器人已构建的地图提取边界，判断是否有边界，如有则生成边界候选组，否则执行步骤S8；/nS3：对边界候选组中的边界进行曲线建模，筛选出安全边界；/nS4：选择与机器人最近距离的安全边界作为目标观测点；/nS5：判断目标观测点是否为不可达观测点，若是则执行步骤S6，否则执行步骤S7；/nS6：对不可达观测点使用边界邻域规划算法，提取新目标观测点；/nS7：机器人使用movebase节点A*路径规划，导航至目标观测点，执行步骤S2；/nS8：机器人完成自主建图。/...

【技术特征摘要】
1.基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：机器人构建地图；
S2：根据边界提取算法对机器人已构建的地图提取边界，判断是否有边界，如有则生成边界候选组，否则执行步骤S8；
S3：对边界候选组中的边界进行曲线建模，筛选出安全边界；
S4：选择与机器人最近距离的安全边界作为目标观测点；
S5：判断目标观测点是否为不可达观测点，若是则执行步骤S6，否则执行步骤S7；
S6：对不可达观测点使用边界邻域规划算法，提取新目标观测点；
S7：机器人使用movebase节点A*路径规划，导航至目标观测点，执行步骤S2；
S8：机器人完成自主建图。


2.根据权利要求1所述的基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：为ROS系统中，利用里程计节点获取机器人初始位姿，机器人全程使用Gmapping算法构建地图。


3.根据权利要求2所述的基于曲线拟合和目标点邻域规划的边界探索自主建图方法，其特征在于，所述Gmapping算法采用的地图模型为栅格地图；所述栅格地图通过传感器的距离信息直接得到环境的占用状态，提供环境特征数据；栅格地图中每个栅格有三种状态，包括空闲状态、占用状态和未知状态；其中：
所述空闲状态表示该栅格处没有障碍物；
所述占用状态表示该栅格处有障碍物，机器人路径规划时需避开；
所述未知状态表示该栅格未被机器...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑞雪，曾碧，张伯泉，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44