【技术实现步骤摘要】
自动建图方法、装置、移动机器人及可读存储介质
本申请涉及机器人
，具体而言，涉及一种自动建图方法、装置、移动机器人及可读存储介质。
技术介绍
随着新一轮工业4.0的技术变革，工业场景(如仓储物流、智能工厂、智能电站等)朝着智能化、大型化、信息化的方向快速发展。越来越多的移动机器人被引入工业环境中，用于执行作业、探测、运输等各种任务。目前方案需要在移动机器人中存储有预先建好的二维平面地图，移动机器人根据该二维平面地图进行作业导航。然而，当实际场景中发生变化(比如，工业流水线发生重构或者转型)时，移动机器人中存储的地图就会失效。在这种情况下，只能再次人工控制设备在变化后的场景中进行移动，以获得该场景的环境信息，进而构建出新的地图。该方式在整个建图过程中都要人工控制，比较麻烦。因此，如何使移动机器人自动导航及建图已成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种自动建图方法、装置、移动机器人和可读存储介质，其能够进行自主导航及建图，从而有效增强移动机器人的智能化，也便于...
【技术保护点】
1.一种自动建图方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得当前检测点的三维点云集，并根据当前检测点的三维点云集及各历史检测点的三维点云集生成当前鸟瞰图；/n根据在所述当前检测点的当前感知范围所对应的局部点云集、局部鸟瞰图及确定的目标点，在避免碰撞的条件下进行最大似然路径搜索，以获得到达所述目标点的目标路径，其中，所述当前感知范围由当前感知角度范围及感知半径确定，所述局部鸟瞰图为所述当前鸟瞰图中与所述当前感知范围重叠的等腰三角形区域，所述等腰三角形区域的顶点为所述当前检测点、腰长为根据所述感知半径设置的预设长度，所述目标点为位于当前感知角度范围内、且位于所述局部鸟瞰图之外的点，...
【技术特征摘要】
1.一种自动建图方法，其特征在于，所述方法包括：
获得当前检测点的三维点云集，并根据当前检测点的三维点云集及各历史检测点的三维点云集生成当前鸟瞰图；
根据在所述当前检测点的当前感知范围所对应的局部点云集、局部鸟瞰图及确定的目标点，在避免碰撞的条件下进行最大似然路径搜索，以获得到达所述目标点的目标路径，其中，所述当前感知范围由当前感知角度范围及感知半径确定，所述局部鸟瞰图为所述当前鸟瞰图中与所述当前感知范围重叠的等腰三角形区域，所述等腰三角形区域的顶点为所述当前检测点、腰长为根据所述感知半径设置的预设长度，所述目标点为位于当前感知角度范围内、且位于所述局部鸟瞰图之外的点，所述目标路径中包括当前检测点、第一中间点、第二中间点及目标点，所述第一中间点为所述当前感知范围的圆弧上的点，所述第二中间点为所述局部鸟瞰图的底边上属于未探测区域的点；
若获得所述目标路径，则控制移动机器人移动至所述第一中间点，并将所述第一中间点更新为所述当前检测点；
若未获得所述目标路径，则按照预设方向旋转，并再次搜索所述目标路径；若旋转一周后，仍未搜索到所述目标路径，则将所述当前检测点对应的所述当前鸟瞰图作为目标场景地图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得当前检测点的三维点云集，包括：
在所述当前检测点获得周围环境的原始三维点云及二维图像；
对所述二维图像进行可移动物体识别，以确定所述二维图像中的可移动物体在所述二维图像中所处的目标区域；
根据预先标定的投影转换关系，将所述原始三维点云投影到所述二维图像所在平面，得到投影点云；
将位于所述目标区域内的投影点云删除，得到处理后的投影点云；
根据所述投影转换关系及处理后的投影点云，得到所述当前检测点的三维点云集。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据当前检测点的三维点云集及各历史检测点的三维点云集生成当前鸟瞰图，包括：
根据各检测点的三维点云集生成点云地图；
对所述点云地图进行体素化处理，得到体素地图；
根据所述体素地图得到所述当前鸟瞰图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述体素地图得到所述当前鸟瞰图，包括：
将所述体素地图中高度大于预设高度的体素删除，得到处理后的体素地图，其中，所述预设高度大于或等于所述移动机器人的高度；
根据处理后的体素地图生成所述当前鸟瞰图。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据处理后的体素地图生成所述当前鸟瞰图，包括：
将处理后的体素地图投影到鸟瞰图平面，获得初始鸟瞰图；
判断所述初始鸟瞰图中相邻的不可移动区域之间的宽度是否小于预设宽度，其中，所述预设宽度根据所述移动...
【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳真超，谷宁波，任涛，牛建伟，马群，李青锋，
申请(专利权)人：杭州唯实科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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