基于机器人导航用地标导航地图构建与应用方法、系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于机器人导航用地标导航地图构建与应用方法、系统，是在Unity3D环境下构建的，适用于机器人导航工作的，储存元素少、动态适应强的，基于地标识别与定位的地标导航地图的构建与应用方法。本发明专利技术借助深度学习，对场景内物体进行物体识别、分类、合并，从而构建出地标集群，将环境简化为地标集群与地标集群间连接关系，为机器人导航提供地图帮助。助。助。

【技术实现步骤摘要】
基于机器人导航用地标导航地图构建与应用方法、系统


[0001]本专利技术涉及机器人导航的
，具体地，涉及基于机器人导航用地标导航地图构建与应用方法、系统，尤其涉及一种基于Unity3D的机器人导航用地标导航地图构建与应用方法。

技术介绍

[0002]导航地图作为机器人导航应用中不可缺少的一环，其构建的形式与表示的方式直接决定了机器人导航工作效率与内存的消耗。现有的导航地图主要使用点云数据或激光数据等精准的环境检测数据，导致地图的内存开销大且无法方便管理人员直接查看地图或者使用语义信息布置导航任务，所以构建一种完全由语义物体组成的地标导航地图使一种很好的解决机器人语义导航问题的方法。
[0003]在公开号为CN107121142A的专利文献中公开了一种移动机器人的拓扑地图创建方法，包括：S1：根据获取的移动机器人当前位置的环境信息构建当前区域；S2：判断当前区域是否符合子区域划分条件，如果是则进入步骤S3，如果否进入步骤S4；S3：将当前区域的划分为包括当前位置子区域在内的至少两个通过边界相连的子区域，然后进入步骤S5；S4：将当前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器人导航用地标导航地图构建方法，其特征在于，所述地图构建方法包括如下步骤：步骤S1：建立地标数据库；步骤S2：在Unity3D中生成空白的地图，并设置地图原点；步骤S3：利用指南针获取机器人运动过程中的方位信息；步骤S4：利用全景相机获取机器人在实际环境下周围的环境信息，识别机器人的周围环境，得到识别结果；步骤S5：根据识别结果，判断机器人周围有无地标，如果有则进入步骤S6，否则进入步骤S9；步骤S6：使用激光雷达获取地标对应方向的距离，得到地标信息；步骤S7：根据机器人获取的地标信息，包括地标种类、方位和距离，判断在Unity3D对应位置是否存在该地标种类物体及地标数目，如果存在则进入步骤S9，否则进入步骤S8；步骤S8：在Unity3D对应位置生成对应的地标模型；步骤S9：控制机器人移动，记录下机器人移动的方向，得到机器人的移动情况；步骤S10：根据机器人移动情况，在Unity3D中生成道路信息；步骤S11：重复步骤S4
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S10，直到控制机器人将地图遍历结束；步骤S12：在Unity3D中将距离位置相邻的地标进行组合为地标集群，并将其中全图唯一的地标集群设置为定位集群，其他地标集群为非定位集群；步骤S13：记录地图中所有的道路交叉路口位置、方向数据。2.根据权利要求1所述的基于机器人导航用地标导航地图构建方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：步骤S1.1：结合实际环境选定标志物体，并利用深度学习对全景图像拍摄的环境中标志物体进行训练，选定的标志物体以地标进行表示；步骤S1.2：在Unity3D中建立地标对应的表示模型；步骤S1.3：将训练结果与地标模型统一归为地标数据库；步骤S1.4：在Unity3D中编写根据位姿信息生成指定地标的脚本文件。3.根据权利要求1所述的基于机器人导航用地标导航地图构建方法，其特征在于，所述步骤S4包括如下步骤：步骤S4.1：利用深度学习中图像识别技术获取全景图像中物体信息，并与地标数据库中数据进行匹配；步骤S4.2：获取图像中的地标像素位置，利用公式计算地标相对角度关系；地标相对于机器人朝向，满足角度关系为：式中：x：识别到地标在图像中横轴像素坐标；U：全景图像整体的横轴坐标，即为横向180度对应的坐标；
全景图像中心横轴坐标，即机器人朝向对应坐标；y：识别到地标在图像中纵轴像素坐标；V：全景图像整体的纵轴坐标，即为纵向
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90度对应的坐标；全景图像中心纵轴坐标，即机器人朝向对应坐标。4.根据权利要求1所述的基于机器人导航用地标导航地图构建方法，其特征在于，所述步骤S12包括如下步骤：步骤S12.1：在Unity3D中，根据生成的地标模型的坐标数据，将坐标数据相邻的地标进行合并，归为同一个地标集群；步骤S12.2：获取所有地标集群中地标数据，将其中地标种类和数量在全图唯一且不包含于其他地标集群的地标集群设置为定位集群，返回对应地标集群的坐标数据；步骤S12.3：将其他所有地标集群设置为非定位集群。5.一种基于机器人导航用地标导航地图应用方法，其特征在于，所述地图应用方法应用如权利要求1
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4任一项所述的基于机器人导航用地标导航地图构建方法，所述地图应用方法包括如下步骤：步骤1：获取导航目标点信息，并记录目标点在地标导航地图上的位置；步骤2：利用全景相机获取实际机器人周围环境信息；步骤3：记录所有识别到的地标信息，判断当前识别到的所有地标信息是否符合定位集群，如果符合进入步骤4，否则控制机器人沿着当前道路前进，并重复步骤2；步骤4：根据定位集群信息与当前机器人上指南针信息，在Unity3D中的地标导航地图中生成对应朝向的机器人；步骤5：使用Dijkstra算法计算导航路径；步骤6：根据导航路径，记录沿途所有的地标集群与道路的交叉路口，生成导航序列；步骤7：从导航序列中获取第一个地标集群或者路口信息，在地图上计算机器人当前位置与该地标集群或者路口的夹角；步骤8：根据导航序列中角度，控制机器人转向，并沿着当前道路前进；步骤9：到达指定位置后将该地标集群或者路口从导航序列中删除/另行标记；步骤10：重复步骤6
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9，直到机器人到达指定目标点。6.根据权利要求5所述的基于机器人导航用地标导航地图应用方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：步骤2.1：利用深度学习中图像识别技术获取全景图像中物体信息，并与地标数据库中数据进行匹配；步骤2.2：计算地标相对位置。7.根据权利要求5所述的基于机器人导航用地标导航地图应用方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：步骤3.1：将Unity3D中生成的所有地标集群生成对应的倒排索引列表；步骤3.2：根据获取到的地标数据，使用倒排索引方法，判断获取到的地标是否构成地标集群，且构成的地标集群为定位集群；步骤3.3：如果为定位集群，进入步骤4，在对应的定位集群坐标位置生成机器人；
步骤3.4：如果无法构成定位集群，则沿当前道路前进。8.根据权利要求5所述的基于机器人导航用地标导航地图应用方法，其特征在于，所述步骤6包括如下步骤：步骤6.1：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王赓，蒋李康，李旭辉，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：