语义地图构建与作业方法、自主移动设备及存储介质技术

本申请实施例提供一种语义地图构建与作业方法、自主移动设备及存储介质。在本申请实施例中，采集自主移动设备作业区域的环境信息，通过对环境信息进行目标检测和语义识别得到作业区域包含的物体的语义信息；进而，根据作业区域内包含的物体的语义信息，识别出作业分区的场景化语义信息，构建出包含作业分区场景化语义信息的语义地图，语义地图理解语义的层次较高，便于与自主移动设备进行交互控制，提高了用户的体验感，满足了人们对于语义地图的需求。

【技术实现步骤摘要】
语义地图构建与作业方法、自主移动设备及存储介质
本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种语义地图构建与作业方法、自主移动设备及存储介质。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，家用电器也趋向于智能化。例如，扫地机器人可自动完成地面清扫任务，将用户从清洁作业中解放出来。一些机器人使用摄像头或雷达等传感器可实时构建环境地图，并利用环境地图进行自主定位和导航。但是，现有环境地图包含的信息只是一些数字化信息，对用户来说，不够直观，不易于理解。语义地图能够将用户易于理解的“语义信息”融合到环境地图中，在计算机视觉、机器智能等领域引起了广泛的关注。但是，现有语义地图包含的语义信息相对简单，不能满足人们的需求。
技术实现思路
本申请的多个方面提供一种语义地图构建与作业方法、自主移动设备及存储介质，用以丰富语义地图包含的语义信息，满足人们对语义地图的需求。本申请实施例提供一种语义地图的构建方法，适用于自主移动设备，该方法包括：采集作业区域的环境信息；对环境信息进行目标检测，以得到作业区域包含的至少一个物体的语义信息；根据至少一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语义地图构建方法，适用于自主移动设备，其特征在于，所述方法包括：/n采集作业区域的环境信息；/n对所述环境信息进行目标检测，以得到所述作业区域包含的至少一个物体的语义信息；/n根据所述至少一个物体的语义信息，识别所述作业区域的场景化语义信息；/n根据所述作业区域的场景化语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图。/n

【技术特征摘要】
20191107 CN 20191108286601.一种语义地图构建方法，适用于自主移动设备，其特征在于，所述方法包括：
采集作业区域的环境信息；
对所述环境信息进行目标检测，以得到所述作业区域包含的至少一个物体的语义信息；
根据所述至少一个物体的语义信息，识别所述作业区域的场景化语义信息；
根据所述作业区域的场景化语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述环境信息进行目标检测，以得到所述作业区域包含的至少一个物体的语义信息，包括：
利用目标检测模型对所述环境信息进行目标检测和语义识别，以得到所述作业区域包含的至少一个物体的语义信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个物体的语义信息，识别所述作业区域的场景化语义信息，包括：
结合预先学习到的物体与区域场景之间的限定关系，根据所述至少一个物体的语义信息，识别所述作业区域的场景化语义信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，结合预先学习到的物体与区域场景之间的限定关系，根据所述至少一个物体的语义信息，识别所述作业区域的场景化语义信息，包括：
将所述至少一个物体的语义信息输入预先训练出语义识别模型，利用所述语义识别模型识别所述作业区域的场景化语义信息；其中，所述语义识别模型可体现物体与区域场景之间的限定关系。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述语义识别模型为贝叶斯模型，则预先训练所述贝叶斯网络模型，包括：
获取多个标注样本，每个标注样本包含一个样本区域的场景化语义信息和所述样本区域包含的样本物体的语义信息；
从所述多个标注样本中获取各样本物体出现在各样本区域中的先验概率；
根据各样本物体出现在各样本区域中的先验概率，训练出所述贝叶斯网络模型。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述作业区域的场景化语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图，包括：
根据所述作业区域的场景化语义信息以及所述至少一个物体的语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述作业区域的场景化语义信息以及所述至少一个物体的语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图，包括：
结合所述至少一个物体在所述作业区域内的位置信息，根据所述作业区域的场景化语义信息以及所述至少一个物体的语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，结合所述至少一个物体在所述作业区域内的位置信息，根据所述作业区域的场景化语义信息以及所述至少一个物体的语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图，包括：
结合所述至少一个物体在所述作业区域内的位置信息，构建所述作业区域对应的环境地图；
在所述环境地图中标注所述作业区域的场景化语义信息以及所述至少一个物体的语义信息，得到所述作业区域对应的语义地图。


9.一种语义地图构建方法，适用于自主移动设备，其特征在于，所述方法包括：
采集作业环境的环境信息，所述作业环境包括至少一个作业分区；
对所述环境信息进行目标检测，以得到所述作业环境包含的多个物体的语义信息；
根据所述作业环境包含的多个物体的语义信息，识别所述至少一个作业分区的场景化语义信息；
根据所述至少一个作业分区的场景化语义信息，构建所述作业环境对应的语义地图。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据所述作业环境包含的多个物体的语义信息，识别所述至少一个作业分区的场景化语义信息，包括：
根据所述多个物体的位置信息和所述至少一个作业分区的边界，确定所述至少一个作业分区各自包含的物体；
根据所述至少一个作业分区各自包含的物体的语义信息，分别识别所述至少一个作业分区的场景化语义信息。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在确定所述至少一个作业分区各自包含的物体之前，还包括：
根据所述环境信息对所述作业环境进行分区，以确定所述至少一个作业分区的边界。


12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个作业分区各自包含的物体的语义信息，分别识别所述至少一个作业分区的场景化语义信息，包括：
结合预先学习到的物体与区域场景之间的限定关系，根据所述至少一个作业分区各自包含的物体的语义信息，分别识别所述至少一个作业分区的场景化语义信息。


13.一种语义地图构建方法，适用于服务器，其特征在于，所述方法包括：
接收自主移动设备上报的其作业区域的环境信息；
对所述环境信息进行目标检测，以得到所述作业区域包含的至少一个物体的语义信息；
根据所述至少一个物体的语义信息，识别所述作业区域的场景化语义信息；
根据所述作业区域的场景化语义信息，构建所述作业区域对应的语义地图；
将所述语义地图发送给所述自主移动设备，以供所述自主移动设备基于所述语义地图执行作业任务。


14.一种语义地图构建方法，适用于服务器，其特征在于，所述方法包括：
接收自主移动设备上报的其作业环境的环境信息，所述作业环境包括至少一个作业分区；
对所述环境信息进行目标检测，以得到所述作业环境包含的多个物体的语义信息；
根据所述作业环境包含的多个物体的语义信息，识别所述至少一个作业分区的场景化语义信息；
根据所述至少一个作业分区的场景化语义信息，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡瑞莹，鲍亮，
申请(专利权)人：科沃斯机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32