一种移动机器人的建图方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种移动机器人的建图方法和系统，所述方法通过控制移动机器人先后遍历两个目标位置的方式来获取移动机器人在每个遍历位置与同一个定位基站之间的距离，而不是计算获取同一位置的机器人与不同的基站之间的距离，不需同时收发处理两个基站的通信指令，同时也不需构建几何关系去计算机器人的遍历位置相对于定位基站的角度关系，减少数据处理量，基于前述距离计算出的移动机器人的实时位置坐标的精度提高，可控性增强，不受里程计实时反馈的移动机器人的行走距离所存在的漂移误差的影响。然后，再结合距离传感器生成的精确的边界轮廓线对全局地图的边界进行对齐，使得移动机器人可以构建出精度高且边界准确的全局地图。

【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人的建图方法和系统
本专利技术涉及移动机器人SLAM
，具体涉及一种移动机器人的建图方法和系统。
技术介绍
具有自主导航功能的移动机器人，这几年发展迅速，例如常见的家居清洁类扫地机。目前常见的slam技术有视觉导航、激光导航、惯性导航等。其中，惯性导航由于其低成本，在一些低端产品上获得广泛应用，但是它存在全局坐标定位不准确的问题。一方面，惯性传感器在机器人轮组打滑或者机器人轮组在地毯移动过程中易于随时间累积非系统性误差，比如，惯性传感器所包括的里程计在相对短的距离上精确的导航位位置的推算可能易于随时间而累积出漂移误差，导致定位精度不可控。另一方面，在一些人为推动机器人机体的情况下，利用惯性传感器可以计算机器人转动的角度，但是不能计算出实时位置或计算结果的偏差很大。进一步地，由于定位不准确，导致机器人构建的地图也存在精度差以及边界不准确的现象。
技术实现思路
本专利技术提供了一种移动机器人的建图方法和系统，可以弥补惯性导航机器人建图精度不高和边界不准确的问题。本专利技术的具体技术方案如下：一种移动机器人的建图方法，所述方法包括：步骤S1，通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系；步骤S2，基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标；其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；步骤S3，将步骤2计算出的位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；步骤S4，通过移动机器人上设置的距离传感器实时测量周围环境的边界距离并生成边界轮廓线，同时，在行走过程中，通过移动机器人上设置的碰撞传感器检测到的碰撞位置，在全局地图上记录障碍物栅格；步骤S5，基于融合位置坐标、边界轮廓线以及障碍物栅格，构建当前环境的栅格地图。与现有技术相比，为了获取高精度的地图，本技术方案通过控制移动机器人先后遍历两个目标位置的方式来获取移动机器人在每个遍历位置与同一个定位基站之间的距离，而不是计算获取同一位置的机器人与不同的基站之间的距离，从而减少在定位区域摆设多个基站的麻烦，不需同时收发处理两个基站的通信指令，同时也不需构建几何关系去计算机器人的遍历位置相对于定位基站的角度关系，减少数据处理量，基于前述距离计算出的移动机器人的实时位置坐标的精度提高，可控性增强，不受里程计实时反馈的移动机器人的行走距离所存在的漂移误差的影响。然后，再结合距离传感器生成的精确的边界轮廓线对全局地图的边界进行对齐，使得移动机器人可以构建出精度高且边界准确的全局地图。所述步骤S2中计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标的方法步骤具体包括：所述移动机器人的里程计记录移动机器人的实际行走路径的终点位置相对于其起点位置的坐标偏移量；其中，所述定位基站在移动机器人的行走平面上的投影是所述定位基站的位置，所述全局坐标系是以所述定位基站的位置为原点建立的；前述的两个不同位置的坐标偏移量包括全局坐标系的X轴坐标偏移量和Y轴坐标偏移量；然后，基于移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、终点位置相对于起点位置的坐标偏移量，构建以终点位置的坐标为未知量的二元方程组，可计算移动机器人实际行走路径的终点位置坐标。与现有技术相比，本技术方案基于移动机器人的实际行走路径的终点位置相对于起点位置的坐标偏移量、以及这两个位置与所述定位基站的距离信息，在一个全局坐标系内构建出以线段距离信息为参数变量的方程组，以计算出移动机器人的实际行走路径的终点位置的坐标作为移动机器人的实时位置坐标，使得定位精度在各种机器人行走路径中都是可控，克服惯性传感器在全局坐标系内定位误差较大的问题。所述步骤S3中得到移动机器人的融合位置坐标的方法步骤具体包括：将基于前述的二元方程组计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合，以滤除所述第一无线测距传感器与所述第二无线测距传感器的通信测距中出现的噪声，实现对计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标进行滤波；其中，根据移动机器人的里程计测得的距离信息和移动机器人的陀螺仪测得的角度信息，利用三角几何关系计算出移动机器人在惯性导航过程中的惯性坐标，用于参与前述终点位置坐标的滤波运算。提高移动机器人的定位精度。所述步骤S4中生成边界轮廓线的方法步骤具体为：开启距离传感器后，移动机器人原地旋转，获取周围障碍物的距离；根据周围障碍物的距离，移动机器人在全局地图上对应位置处做标记并进行拟合，生成所述边界轮廓线。使用高精度的距离传感器可获得精确的边界轮廓线，用于后续的地图边界调整。所述步骤S5中构建当前环境的栅格地图的方法步骤具体包括：基于计算出的融合位置坐标，移动机器人在全局地图上标注可行走的栅格；基于生成的边界轮廓线，移动机器人将障碍物栅格对齐至边界轮廓线上，实现栅格地图的构建。使用高精度的定位坐标在全局地图标注可行走的栅格，使用精确的边界轮廓线调整全局地图的边界，建图质量高。进一步地，所述移动机器人实际行走路径的起点位置与所述移动机器人实际行走路径的终点位置的连线是平行于所述第一预设坐标轴方向。简化计算处理步骤。当第一无线测距传感器是UWB标签时，第二无线测距传感器是UWB基站。相较于GPS、Zigbee等无线定位方式，精度更高，成本更低；相对于超声波传感器，信号探测角度更大。在移动机器人上设置的第一无线测距传感器与所述定位基站内设置的第二无线测距传感器进行通信测距过程中，若计算获得移动机器人在行走过程中与同一个定位基站之间的距离保持不变，判定移动机器人被卡住，然后控制移动机器人的里程计停止记录行走距离数据。在异常处理的过程中能够减小数据处理量。所述定位基站还集成充电座；在执行所述移动机器人的建图方法之前，若所述移动机器人在充电座上结束对接充电，先控制所述移动机器人沿着第二预设坐标轴方向离开充电座，再控制移动机器人转动以使其行走方向与第一预设坐标轴方向平行；其中，第一预设坐标轴与第二预设坐标轴垂直；全局坐标系包括第一预设坐标轴与第二预设坐标轴。让充电结束的机器人顺利退座，便于进入定位导航模式。当第一预设坐标轴为X轴时，第二预设坐标轴为Y轴，其中，第一预设坐标轴方向包括X轴正方向或X轴负方向，第二预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向；当第一预设坐标轴为Y轴时，第二预设坐标轴为X轴，其中，第一预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤S1，通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系；/n步骤S2，基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标；其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；/n步骤S3，将步骤2计算出的位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；/n步骤S4，通过移动机器人上设置的距离传感器实时测量周围环境的边界距离并生成边界轮廓线，同时，在行走过程中，通过移动机器人上设置的碰撞传感器检测到的碰撞位置，在全局地图上记录障碍物栅格；/n步骤S5，基于融合位置坐标、边界轮廓线以及障碍物栅格，构建当前环境的栅格地图。/n...

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1，通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系；
步骤S2，基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标；其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；
步骤S3，将步骤2计算出的位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；
步骤S4，通过移动机器人上设置的距离传感器实时测量周围环境的边界距离并生成边界轮廓线，同时，在行走过程中，通过移动机器人上设置的碰撞传感器检测到的碰撞位置，在全局地图上记录障碍物栅格；
步骤S5，基于融合位置坐标、边界轮廓线以及障碍物栅格，构建当前环境的栅格地图。


2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S2中计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标的方法步骤具体包括：
所述移动机器人的里程计记录移动机器人的实际行走路径的终点位置相对于其起点位置的坐标偏移量；其中，所述定位基站在移动机器人的行走平面上的投影是所述定位基站的位置，所述全局坐标系是以所述定位基站的位置为原点建立的；前述的两个不同位置的坐标偏移量包括全局坐标系的X轴坐标偏移量和Y轴坐标偏移量；
然后，基于移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、终点位置相对于起点位置的坐标偏移量，构建以终点位置的坐标为未知量的二元方程组，可计算移动机器人实际行走路径的终点位置坐标。


3.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S3中得到移动机器人的融合位置坐标的方法步骤具体包括：
将基于前述的二元方程组计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合，以滤除所述第一无线测距传感器与所述第二无线测距传感器的通信测距中出现的噪声，实现对计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标进行滤波；
其中，根据移动机器人的里程计测得的距离信息和移动机器人的陀螺仪测得的角度信息，利用三角几何关系计算出移动机器人在惯性导航过程中的惯性坐标，用于参与前述终点位置坐标的滤波运算。


4.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S4中生成边界轮廓线的方法步骤具体为：
开启距离传感器后，移动机器人原地旋转，获取周围障碍物的距离；
根据周围障碍物的距离，移动机器人在全局地图上对应位置处做标记并进行拟合，生成所述边界轮廓线。


5.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S5中构建当前环境的栅格地图的方法步骤具体包括：
基于计算出的融合位置坐标，移动机器人在...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖钦伟，梁铧杰，肖刚军，
申请(专利权)人：珠海市一微半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44