机器人及其建图方法和装置制造方法及图纸

本申请属于机器人领域，提出了一种机器人的建图方法，包括：获取机器人的初值位置；根据所述机器人的初值位置，在预先存储的关键帧库中查找第一预定数量的关键帧，确定所查找的关键帧对应的参考点云；将机器人获取的当前帧所对应的特征点云与所述参考点云进行匹配，确定所述当前帧对应的目标关键帧；根据当前帧所对应的目标关键帧，对预先存储的关键帧库对应的已建地图进行完善。从而可以使得机器人进行同时定位与建图时，不需要一次性完成，不需要重头开始也能有效的对已完成的地图进行增量建图，从而能够提高机器人建图的效率。

【技术实现步骤摘要】
机器人及其建图方法和装置
本申请属于机器人领域，尤其涉及一种机器人及其建图方法和装置。
技术介绍
随着技术的进步，商用服务器机人越来越普及。并且，感知外界环境的多线激光雷达传感器的成本也在逐渐降低，越来越多的多线激光雷达传感器出现在商用服务机器人配置中，因此，机器人的即时定位与建图(英文全称为simultaneouslocalizationandmapping，英文简称为SLAM)技术也得到了迅猛的进步和发展。目前，通过SLAM技术建图时，通常需要一次性完成。如果机器人在建图过程中遇到异常情况中止，或者后续需要进行扩展建图时，则需要重头开始进行建图，不利于提高机器人建图效率。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种机器人及其建图方法和装置，以解决现有技术中机器人建图时需要一次完成，如果中断，则需要重头开始进行建图，不利于提高机器人建图效率的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种机器人的建图方法，所述方法包括：获取机器人的初值位置；根据所述机器人的初值位置，在预先存储的关键帧库中查找第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人的建图方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取机器人的初值位置；/n根据所述机器人的初值位置，在预先存储的关键帧库中查找第一预定数量的关键帧，确定所查找的关键帧对应的参考点云；/n将机器人获取的当前帧所对应的特征点云与所述参考点云进行匹配，确定所述当前帧对应的目标关键帧；/n根据当前帧所对应的目标关键帧，对预先存储的关键帧库对应的已建地图进行完善。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人的建图方法，其特征在于，所述方法包括：
获取机器人的初值位置；
根据所述机器人的初值位置，在预先存储的关键帧库中查找第一预定数量的关键帧，确定所查找的关键帧对应的参考点云；
将机器人获取的当前帧所对应的特征点云与所述参考点云进行匹配，确定所述当前帧对应的目标关键帧；
根据当前帧所对应的目标关键帧，对预先存储的关键帧库对应的已建地图进行完善。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述机器人的初值位置，在预先存储的关键帧库中查找第一预定数量的关键帧，包括：
获取预先存储的关键帧与所述初值位置的距离；
根据所述距离进行排序得到关键帧序列，选择序列中距离较小的第一预定数量的关键帧。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所查找的关键帧对应的参考点云，包括：
在所述关键帧序列中，以第i个关键帧为中心，以第二预定数量w的长度在所述关键帧序列截取2w+1个关键帧，其中，i为小于第一预定数量的正整数，w为大于或等于0的整数；
根据所截取的2w+1个关键帧的点云构成所述第i个关键帧的参考点云。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将机器人获取的当前帧所对应的特征点云与所述参考点云进行匹配，确定所述当前帧对应的目标关键帧，包括：
确定机器人当前帧对应的位姿变换矩阵；
根据所述位姿变换矩阵，将所述当前帧所对应的特征点云变换为待配准点云；
将所述待配准点云与所查找的各个关键帧对应的参考点云进行匹配，确定当前帧与各个关键帧的匹配度；
选择匹配度最佳的关键帧作为当前帧对应的目标关键帧。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在选择匹配度最佳的关键帧作为当前帧对应的目标关键帧之前，所述方法还包括：
将匹配度最佳的关键帧的匹配度与预先设定的匹配度阈值进行比较；
如果匹配度最佳的关键帧的匹配度大于或等于预先设定的匹配度阈值，则选择匹配度最佳的关键帧作为当前帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕占甲，刘志超，赵勇胜，郭睿，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44