用于对移动机器人进行同时定位和地图创建的方法技术

在用于对移动机器人进行同时定位和地图创建的方法中，设置了在探测到已经创建了地图的结构情况下通过补偿变换的优化步骤。在此在所述地图创建时基于对至少一个固定标记（12）的识别来执行补偿变换（3），其方式是，在已经存在来自先前地图创建的所述至少一个固定标记（12）的位置的情况下并且在所述至少一个固定标记的所述位置在当前地图创建时偏离（120）的情况下进行所述补偿变换（3）。

【技术实现步骤摘要】
用于对移动机器人进行同时定位和地图创建的方法
本专利技术涉及一种用于对移动机器人进行同时定位和地图创建的方法，其中所述同时定位和地图创建包括在探测到已经创建了地图的结构情况下通过补偿变换进行的优化步骤。此外，本专利技术涉及用于执行所述方法的计算机程序以及相应的机器可读存储介质和电子控制设备。
技术介绍
在移动机器人的领域，已知移动机器人创建其环境的地图并且同时估计其在所述地图内的位置。为了所述同时定位和地图创建（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM），使用算法来确定自主机器人相对于其环境的位置。在此过程中，基于所述移动机器人的车载传感器来创建环境表示（即地图），所述环境表示包括所述环境的可通过现有的传感器（例如激光扫描仪、照相机、雷达、超声等）检测的物理特性。这些所谓的SLAM算法也已在移动机器人的领域之外使用，例如在涉及无人飞机（无人机）、自动驾驶机动车、自动化工业卡车等的这种应用领域中。一般来说，SLAM过程分为四个阶段：a.从所述机器人在已经创建的地图中的先前位置以及存储在所述地图中的传感器值出发，必要时在其他传感器的辅助下估计所述机器人的相对位置变化。在此，在该过程开始时可以从所述机器人的初始位置出发，其中在该过程开始时可以存在单个初始传感器值组。可以用于估计所述相对位置变化的其他传感器可以例如基于惯性测量单元（IMU）、辐射度计、光学流等来进行。b.基于该估计位置，将当前传感器值与存储在所述地图中的传感器值进行比较，并检查可能的局部匹配（matching，匹配）。在此的目的是在存储在地图中的、已观察到的环境特征与同样在当前传感器值集合中检测到的环境特征之间实现尽可能大的一致性。从某种程度上来说，在一致性最大的点处，可以将当前传感器值无缝地插入到所述地图中（mapping，地图创建）。c.接着从所述地图中的该插入点出发，相对于所述地图校正当前车辆位置（localization，定位）。然后可以将该位置用作下一次迭代的起始位置（新的初始位置）。d.在可选的优化步骤中检查是否可以找到当前传感器值与其他地图区域的附加对应关系。如果在所述地图中的其他地点又找到在当前传感器值集合中观察到的环境特征，则在此也执行匹配。如果该匹配满足一定的质量标准，则借助于优化算法或补偿变换在所述地图中包含的传感器值集合的所有插入点上对这两个位置之间的局部差异进行补偿，使得描述同一个环境特征的传感器值在空间上彼此匹配。该步骤也称为环闭合（Loop-Closure）。
技术实现思路
本专利技术提出了一种用于对移动机器人进行同时定位和地图创建的方法，其中优化步骤通过在探测到已经创建了地图的结构的情况下的补偿变换来执行。在此，所提出的方法允许明显更简单和更鲁棒地识别和处理环闭合，所述环闭合能够以优化计算时间的方式加以执行。本方法的核心在于，在所述地图创建时基于对至少一个固定标记的识别来执行所述补偿变换，其方式是，在已经存在来自先前地图创建的至少一个固定标记的位置的情况下并且在所述至少一个固定标记的所述位置在当前地图创建时偏离的情况下进行所述补偿变换。通过在SLAM过程中引入标记探测系统，可以增强环闭合识别并实现特别鲁棒的地图构建。在此，对所述标记探测系统的要求只是：该探测系统能够明确地识别固定的标记并确定其相对于机器人的位置。在这方面，为此原则上可以使用任何形式的有源或无源标记系统，该标记系统可以明确地识别标记的签名或其他特性，并在此基础上允许导出针对所述机器人的相对的、可重复的位置信息。基于通过所述探测系统对一个标记或必要时多个标记的明确可识别性以及从中获得的位置信息，可以在SLAM过程期间在所述地图中标注各自的标记位置。一旦探测到已经存储在所述地图中的标记，则如果所述标记的当前位置偏离已经创建了地图的位置，则可以基于相对于所述标记的当前的相对机器人位置执行相应的补偿转换，即环闭合。下面在以下意义上使用表达“环闭合”，即在当前地图创建时的位置相对于来自先前地图创建的位置存在局部差异的情况下执行补偿变换。一般来说，执行这种补偿变换或环闭合具有以下优点：从机器人的角度可以检查它是否已经到过各自的地点并且在一定程度上已经看到了环境的这一部分。如果是这种情况，则从机器人的角度检查来自已经存在的地图创建的信息是否与这些信息一致。在具有完美位置估计的完美系统中，不需要进行这种检查和优化，因为在完美系统中所述地图中的机器人位置始终与真实环境中的机器人位置相对应。但是，在真实系统中存在各种误差源（例如，惯性测量单元中的漂移、辐射度计的滑动、传感器噪声、匹配时的离散化误差等），从而所述各种误差源的总和会导致机器人位置的漂移和所述地图的失真。真实系统中可以观察到的机器人位置漂移和地图失真在最坏的情况下可能会例如导致：在闭合的圆形或闭合的四边形作为所述机器人的运动路径的情况下（例如在相应延伸的通道的情况下），所述通道的终点与起点不相遇。因此对于SLAM过程的功能性来说重要的是，还必须将地图创建的终点识别为地图创建的终点，所述终点也同时代表地图创建的起点，并且在必要时执行相应的补偿转换作为环闭合。常规系统基于以下事实：从存在的传感器数据中提取特征并将这些特征与地图中存储的数据进行比较。但是，为此需要大量的计算工作，这就是为什么常规SLAM系统必须配备有相应的高性能硬件的原因。否则，将无法实时地执行所述SLAM过程。所提出的方法需要明显更少的计算工作，因为它涉及固定标记的识别。因此，在执行所提出的方法时对硬件的要求明显低于常规方法的情况。此外，所提出的方法的优点是在环闭合的识别中不可能出现错误肯定的结果。该问题在常规方法中相对频繁地发生，因为通常存在相同的通道或建筑物配楼，特别是在诸如建筑物的人造环境中，从而基于传感器数据不能明确地说明当前的车辆位置，例如因为传感器不能将通道A与通道B区分开。因此在某种程度上，所述机器人可以假定它已经到过相应的位置并执行相应的补偿转换作为闭环合。所述错误肯定的结果可能导致错误和甚至无法使用的地图。在所提出的方法中不会出现此问题，因为所述固定标记可被明确识别并且不会导致错误肯定的结果。在所提出的方法的优选构型中，确定所述机器人相对于所述至少一个固定标记的相对位置。可以从该相对位置推断出所述固定标记的位置，从而必要时可以根据所提出的方法执行所需要的补偿变换。因此，不必知道所述固定标记的绝对位置。单单所述标记相对于所述机器人的相对位置就已经足够。因此，不必预先以耗时且成本高昂的方式测量一个或多个固定标记。唯一的前提只是一个或多个标记的位置是固定的并且在地图创建期间不改变。原则上，所有常见和可用的探测系统都可以用作探测系统。例如，可以使用光学标记探测系统和/或基于无线电的定位系统和/或基于近红外的相机运动跟踪系统和/或基于超声或雷达的定位系统。可以以特别简单和实用的方式使用光学标记探测系统，其中所述至少一个标记是光学标记，并且其中至少一个照相机设置在移动机器人上或移动机器人处，使得可以借助于一个或多个照相机探测和识别一个或多个光学标记（例如条形码本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于对移动机器人进行同时定位和地图创建的方法，其中所述同时定位和地图创建包括在探测到已经创建了地图的结构情况下通过补偿变换的优化步骤，其特征在于，在所述地图创建时基于对至少一个固定标记（12）的识别来执行补偿变换（3），其方式是，在已经存在来自先前地图创建的所述至少一个固定标记（12）的位置的情况下并且在所述至少一个固定标记的所述位置在当前地图创建时偏离（120）的情况下进行所述补偿变换（3）。/n

【技术特征摘要】
20190329 DE 102019204410.71.一种用于对移动机器人进行同时定位和地图创建的方法，其中所述同时定位和地图创建包括在探测到已经创建了地图的结构情况下通过补偿变换的优化步骤，其特征在于，在所述地图创建时基于对至少一个固定标记（12）的识别来执行补偿变换（3），其方式是，在已经存在来自先前地图创建的所述至少一个固定标记（12）的位置的情况下并且在所述至少一个固定标记的所述位置在当前地图创建时偏离（120）的情况下进行所述补偿变换（3）。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述机器人相对于所述至少一个固定标记（12）的相对位置，并且从所述相对位置推断出所述固定标记的位置。


3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，基于光学标记系统进行所述固定标记（12）的识别，其中所述至少一个固定标记（12）是光学标记，并且其中至少一个照相机设置在所述移动机器人上或所述移动机器人处。


4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，基于激光系统进行所述固定标记（12）的识别，其中所述至少一个固定标记（12）是无源反射标记或有源激光源，并且其中至少一个激光系统和/或激光探测系统设置在所述移动机器人上或所述移动机器人处。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：F豪格，M费尔希，SY袁维莱，S莱博尔德，T舍雷尔，Y冯科拉尼，T格伦德曼，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE