【技术实现步骤摘要】
一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建方法
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种复杂室内环境（即存在大范围玻璃的环境，如教学楼、写字楼等复杂室内环境）移动机器人导航地图构建方法。
技术介绍
近年来，随着“工业4.0”、“智能制造”及“中国制造2025”等概念的提出，机器人领域取得了长足的进步与蓬勃的发展。在服务机器人领域，室内移动机器人的研究成为了一个热点问题。当前，对室内移动机器人的研究主要围绕地图构建、定位、导航等方面展开，即解决移动机器人的“我是谁”、“我在哪儿”及“我要去哪儿”的问题。目前机器人在未知环境中利用激光雷达和里程计信息进行同步定位建图技术已相对成熟，基于粒子滤波算法的Gmapping就是当中表现较好的一种。但是这些方法在特殊环境中出现了一些难以克服的问题，需要进行改进。现有的Gmapping算法在建图过程中由于激光雷达发出的激光经镜面反射出去，设备无法接收足够强度的激光导致无法对玻璃等物体进行检测，最终使机器人无法在含玻璃环境下建立正确的环境地图在目前已有的玻璃检测建图方法中，2020年重大...
【技术保护点】
1.一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建方法，其特征在于，包括：/n步骤A1：利用激光雷达、里程计、深度相机同时工作获取机器人自身位姿信息和环境信息，深度相机设于不同角度且深度相机的个数为多个；/n步骤A2：利用激光雷达信息和里程计信息进行初次SLAM并建立原地图；/n步骤A3：处理所述激光雷达信息，获得强度数据，基于所述强度数据筛选疑似玻璃存在区域；/n步骤A4：根据筛选出的所述疑似玻璃存在区域的角度信息从多个深度相机中选取与所述疑似玻璃存在区域的角度信息对应角度处的深度相机，获取被选取的深度相机的RGB图像；/n步骤A5：基于所述被选取的深度相机的RGB图像，利用深度...
【技术特征摘要】
1.一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建方法，其特征在于，包括：
步骤A1：利用激光雷达、里程计、深度相机同时工作获取机器人自身位姿信息和环境信息，深度相机设于不同角度且深度相机的个数为多个；
步骤A2：利用激光雷达信息和里程计信息进行初次SLAM并建立原地图；
步骤A3：处理所述激光雷达信息，获得强度数据，基于所述强度数据筛选疑似玻璃存在区域；
步骤A4：根据筛选出的所述疑似玻璃存在区域的角度信息从多个深度相机中选取与所述疑似玻璃存在区域的角度信息对应角度处的深度相机，获取被选取的深度相机的RGB图像；
步骤A5：基于所述被选取的深度相机的RGB图像，利用深度学习算法实现复杂环境内玻璃检测，复杂环境为包括多个玻璃的环境；
步骤A6：由步骤A5的检测结果确定对应区域栅格的状态；
步骤A7：Gmapping算法更新地图并提供包含室内玻璃的可供后续导航直接使用的移动机器人导航地图，从而基于激光信息与视觉信息融合获得移动机器人导航地图。
2.根据权利要求1所述的一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建方法，其特征在于，所述步骤A1具体包括：
在ROS环境利用激光雷达向外射出激光并接收返回激光获得周围除玻璃外的障碍物信息；利用里程计获取移动平台速度、位置和转角信息；利用深度相机获取环境的RGB图像信息，发布话题并将话题汇总成rosbag，从而完成对机器人自身位姿和环境信息的采集。
3.根据权利要求1所述的一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建方法，其特征在于，所述步骤A2具体包括：
获取步骤A1中获得的激光雷达信息和里程计信息，以时间戳为横坐标，将信息离散化后采用粒子滤波算法进行实时定位建图。
4.根据权利要求3所述的一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建方法，其特征在于，所述粒子滤波算法的条件概率如下：
其中，表示任意地面标志物，表示从初始时刻到时刻时的机器人位姿，表示初始时刻至时刻的激光雷达观测量，表示初始时刻至时刻的里程计控制量，表示机器人状态后验概率估计值，表示机器人在时刻位置的概率估计值，表示时刻机器人姿态的概率估计值。
5.根据权利要求1所述的一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建方法，其特征在于，所述步骤A3具体包括：
基于所述激光雷达信息获得强度数据，对激光雷达返回的强度信号进行分析，利用激光雷达扫描玻璃时的强度特点筛选疑似玻璃存在区域，所述强度特点包括强度、变化率和高峰持续时间。
6.根据权利要求5所述的一种复杂室内环境移动机器人导航地图构建...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶永，温宇方，高赫，任帆，兰江波，江山，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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