多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置，解决了目前室内多机器人SLAM算法对计算能力要求高、对传输带宽要求高、难以实时高效处理的弊端，其技术方案要点是使用携带有激光扫描测距雷达的全向移动SLAM装置，每台装置都将获得的局部环境地图信息的更新增量通过无线通信网络上传到中心节点，然后中心节点对每个全向移动SLAM装置上传的地图进行拼接，并将拼接后的地图推送给环境中的每台全向移动SLAM装置，帮助地面全向移动SLAM装置规划后续路径，本发明专利技术的一种多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置，能有效减少传输和处理的数据，降低对计算能力的要求，系统更加鲁棒和高效，减少了传输过程的带宽需求。

【技术实现步骤摘要】
多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置
本专利技术涉及群体机器人环境感知技术，特别涉及多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置。
技术介绍
智能机器人领域研究的一个重要问题是在不确定的环境中，机器人如何能够实现自身定位，同时对环境进行建图，获取环境信息。在同时定位与地图构建(SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM)问题中，机器人在运动过程中获得一张环境地图的同时确定自己相对于该地图的位置。SLAM方法是机器人实现自主定位和导航的有效方式。与单机器人SLAM相比，多机器人协作完成的SLAM具有更准确、更高效的优势，但也带来诸多技术上的难点，例如多机器人之间如何有效覆盖整个区域，如何进行地图拼接，现有多机器人SLAM算法仍存在对计算能力要求高、对传输带宽要求高、难以实时高效处理的弊端。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种多机器人激光SLAM方法、系统及其全向移动SLAM装置，能有效减少传输和处理的数据，降低对计算能力的要求，系统更加鲁棒和高效，减本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多机器人激光SLAM方法，其特征是，包括有以下步骤：/nS1、将若干携带有激光扫描测距雷达的地面全向移动SLAM装置分散放置于室内环境的不同位置；/nS2、调整确保每一台地面全向移动SLAM装置和中心节点彼此之间通过无线通信网络进行指令和数据传输；/nS3、任务初始阶段，中心节点发出指令，各地面全向移动SLAM装置开始随机运动；/nS4、在每台全向移动SLAM装置上运行使用激光扫描测距雷达的单机器人激光SLAM算法，每台全向移动SLAM装置将自己建立的本地地图的增量更新传输给中心节点；/nS5、中心节点接收每台全向移动SLAM装置建立的局部地图，通过地图拼接算法实时将多张局部地图拼接为...

【技术特征摘要】
1.一种多机器人激光SLAM方法，其特征是，包括有以下步骤：
S1、将若干携带有激光扫描测距雷达的地面全向移动SLAM装置分散放置于室内环境的不同位置；
S2、调整确保每一台地面全向移动SLAM装置和中心节点彼此之间通过无线通信网络进行指令和数据传输；
S3、任务初始阶段，中心节点发出指令，各地面全向移动SLAM装置开始随机运动；
S4、在每台全向移动SLAM装置上运行使用激光扫描测距雷达的单机器人激光SLAM算法，每台全向移动SLAM装置将自己建立的本地地图的增量更新传输给中心节点；
S5、中心节点接收每台全向移动SLAM装置建立的局部地图，通过地图拼接算法实时将多张局部地图拼接为一张范围逐渐增大的全局地图；
S6、中心节点在合成后的地图中规划每台全向移动SLAM装置下一步的探索运动轨迹，将运动命令推送给每台全向移动SLAM装置以保证整个环境都能被探索到；
S7、重复步骤S4-S6，中心节点每次依次接收局部地图的增量更新，将局部地图的增量更新合并至全局地图中并进行优化，直至任务结束。


2.根据权利要求1所述的多机器人激光SLAM方法，其特征是，步骤S5具体为：
S501、中心节点接收每台全向移动SLAM装置发送的局部地图增量更新，将每台全向移动SLAM装置的局部地图增量更新添加到对应全向移动SLAM装置的地图中，并对每台全向移动SLAM装置的局部栅格地图进行优化；
S502、计算每台全向移动SLAM装置的局部占据栅格地图之间的变换；
S503、确定地图之间最终的变换：
S504、对拼接得到的全局地图进行优化。


3.根据权利要求2所述的多机器人激光SLAM方法，其特征是：步骤S502具体包括有：
提取每一张局部栅格地图的ORB特征；
对每对局部栅格地图之间的特征进行特征匹配；
求解每对局部栅格地图之间的坐标变换矩阵，使用RANSAC方法对特征进行筛选，使用SVD方法进行坐标变换矩阵的求解，并计算对应匹配的置信度；
形成一张匹配拓扑图，图的顶点为局部栅格地图，边为局部栅格地图之间的变换矩阵和匹配置信度。


4.根据权利要求3所述的多机器人激光SLAM方法，其特征是，对应的两张局部占据栅格地图的置信度的计算具体为：
confidence＝inliers_number/(a+b*matched_features_number)
其中，inliers_number表示RANSAC获取的内点数量，以matched_features_number表示两张占据栅格地图之间匹配成功的特征点数量；
a，b为非负数，在特定任务中为定值，a根据任务中RANSAC...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤奇荣，张琨，徐鹏杰，张敬涛，崔远哲，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31