自主探索建图目标选取方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种自主探索建图目标选取方法及系统，包括：步骤S1：建图程序启动并初始化地图；步骤S2：提取边界，组成候选目标所在的线段列表；步骤S3：提取候选目标坐标点列表，对各候选目标点评分；步骤S4：选取评分最高的目标点下发路径规划器生成速度驱动机器前进，在前进的同时生成地图；步骤S5：切回人工模式，将机器推至遗漏区域扫全地图保存。探索模式建图有效的缓解减少了部署人员的部署时间和工作量，人工模式又弥补了探索导致的遗扫；本发明专利技术通过对目标点的各种评分，有效的解决单一策略导致的目标选取不是最优的情况，综合考虑了各种因素，策略适应环境强，增加了机器人的智能性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
自主探索建图目标选取方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体地，涉及一种自主探索建图目标选取方法及系统。

技术介绍

[0002]随着室内机器人的普及，机器人的使用量越来越大，一台机器人部署需要1～2天的时间，其中slam建图约占三分之一的时间。如果现场人员在梯控安装、电话控制器安装的同时，机器能自主探索建图，最后由现场人员再查漏就可以。这样能大大减少部署时间和现场人员的工作量。
[0003]专利文献CN108983777B(申请号：CN201810809704.1)公开了一种自适应前沿探索目标点选取的自主探索与避障方法，首先通过激光扫描仪扫描信息解释可通行区域选择的原理；其次通过基于自适应前沿探索目标点选取原理，选择适应当前时刻机器人位姿处的探索阈值，根据探索阈值及评价函数选择最优的探索目标点，考虑机器人在运动至探索目标点的过程中可能出现动态障碍物的情况，采用最小二乘法拟合动态障碍物的运动轨迹，判断机器人与障碍物的相对关系，再根据自适应前沿探索目标点选取原则，选择有效的探索目标点；最后，通过查询探索目标点的数据集，有效避免重复探索和漏探索的可能，确保探索的地图的完整性。但该专利技术没有综合考虑了各种因素，策略适应环境能力弱。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种自主探索建图目标选取方法及系统。
[0005]根据本专利技术提供的一种自主探索建图目标选取方法，包括：
[0006]步骤S1：建图程序启动并初始化地图；
[0007]步骤S2：提取边界，组成候选目标所在的线段列表；
[0008]步骤S3：提取候选目标坐标点列表，对各候选目标点评分；
[0009]步骤S4：选取评分最高的目标点下发路径规划器生成速度驱动机器前进，在前进的同时生成地图；
[0010]步骤S5：切回人工模式，将机器推至遗漏区域扫全地图保存。
[0011]优选地，在所述步骤S1中：
[0012]获得第一帧激光，生成第一帧地图。
[0013]优选地，在所述步骤S2中：
[0014]提取未知区域与已知区域的边界线段，组成候选目标所在的线段列表。
[0015]优选地，在所述步骤S3中：
[0016]根据线段列表计算各自的几何中心，组成候选目标点列表；
[0017]对各个候选点在以下方面计算其评分：候选点所在线段的长度；候选点坐标与机器当前位置的距离；候选点附近已知区域和占用区域的占比；路径的花费。
[0018]优选地，根据候选点所在线段的长度计算第一分数s1，获取候选点坐在边界的长
度c,如果c小于阈值则s1得0分，如果c大于底盘直径则s1的100分
[0019][0020]根据候选点坐标与机器当前位置的距离计算第二分数s2，候选点坐标P(x,y)，机器人坐标R(x,y),计算欧式距离d；α和β为系数；
[0021][0022]根据候选点附近已知区域和占用区域的占比计算第三分数s3，设置以目标点为圆心，半径为r的一个圆；计算该圆内区域未知区域、已知区域、占用区域各自的比重，分别记为a,b,c，设圆半径为r：
[0023]s3＝100
×
b+100
×
c
[0024]根据机器人当前位置到目标点路径花费计算第四分数s4，已知机器人位置，已知目标点位置，已知先验栅格地图，使用路径规划算法计算机器人当前位置到目标点需要经过多少栅格，记栅格数量n，n越小实际行走就越短：
[0025]s4＝100/n
[0026]得到第一分数列表，第二分数列表，第三分数列表，第四分数列表，将各个列表归一化，归一化符号记为λ，计算各目标点总分S,比例系数k
[0027]S[i]＝k*{λ(s1[i])+λ(s2[i])+λ(s3[i])+λ(s4[i])}
[0028]根据本专利技术提供的一种自主探索建图目标选取系统，包括：
[0029]模块M1：建图程序启动并初始化地图；
[0030]模块M2：提取边界，组成候选目标所在的线段列表；
[0031]模块M3：提取候选目标坐标点列表，对各候选目标点评分；
[0032]模块M4：选取评分最高的目标点下发路径规划器生成速度驱动机器前进，在前进的同时生成地图；
[0033]模块M5：切回人工模式，将机器推至遗漏区域扫全地图保存。
[0034]优选地，在所述模块M1中：
[0035]获得第一帧激光，生成第一帧地图。
[0036]优选地，在所述模块M2中：
[0037]提取未知区域与已知区域的边界线段，组成候选目标所在的线段列表。
[0038]优选地，在所述模块M3中：
[0039]根据线段列表计算各自的几何中心，组成候选目标点列表；
[0040]对各个候选点在以下方面计算其评分：候选点所在线段的长度；候选点坐标与机器当前位置的距离；候选点附近已知区域和占用区域的占比；路径的花费。
[0041]优选地，根据候选点所在线段的长度计算第一分数s1，获取候选点坐在边界的长度c,如果c小于阈值则s1得0分，如果c大于底盘直径则s1的100分
[0042][0043]根据候选点坐标与机器当前位置的距离计算第二分数s2，候选点坐标P(x,y)，机
器人坐标R(x,y),计算欧式距离d；α和β为系数；
[0044][0045]根据候选点附近已知区域和占用区域的占比计算第三分数s3，设置以目标点为圆心，半径为r的一个圆；计算该圆内区域未知区域、已知区域、占用区域各自的比重，分别记为a,b,c，设圆半径为r：
[0046]s3＝100
×
b+100
×
c
[0047]根据机器人当前位置到目标点路径花费计算第四分数s4，已知机器人位置，已知目标点位置，已知先验栅格地图，使用路径规划算法计算机器人当前位置到目标点需要经过多少栅格，记栅格数量n，n越小实际行走就越短：
[0048]s4＝100/n
[0049]得到第一分数列表，第二分数列表，第三分数列表，第四分数列表，将各个列表归一化，归一化符号记为λ，计算各目标点总分S,比例系数k
[0050]S[i]＝k*{λ(s1[i])+λ(s2[i])+λ(s3[i])+λ(s4[i])}
[0051]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
[0052]1、本专利技术利用探索模式建图有效的缓解减少了部署人员的部署时间和工作量，人工模式又弥补了探索导致的遗扫；
[0053]2、本专利技术通过对目标点的各种评分，有效的解决单一策略导致的目标选取不是最优的情况，综合考虑了各种因素，策略适应环境强，增加了机器人的智能性。
附图说明
[0054]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0055]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自主探索建图目标选取方法，其特征在于，包括：步骤S1：建图程序启动并初始化地图；步骤S2：提取边界，组成候选目标所在的线段列表；步骤S3：提取候选目标坐标点列表，对各候选目标点评分；步骤S4：选取评分最高的目标点下发路径规划器生成速度驱动机器前进，在前进的同时生成地图；步骤S5：切回人工模式，将机器推至遗漏区域扫全地图保存。2.根据权利要求1所述的自主探索建图目标选取方法，其特征在于，在所述步骤S1中：获得第一帧激光，生成第一帧地图。3.根据权利要求1所述的自主探索建图目标选取方法，其特征在于，在所述步骤S2中：提取未知区域与已知区域的边界线段，组成候选目标所在的线段列表。4.根据权利要求1所述的自主探索建图目标选取方法，其特征在于，在所述步骤S3中：根据线段列表计算各自的几何中心，组成候选目标点列表；对各个候选点在以下方面计算其评分：候选点所在线段的长度；候选点坐标与机器当前位置的距离；候选点附近已知区域和占用区域的占比；路径的花费。5.根据权利要求4所述的自主探索建图目标选取方法，其特征在于：根据候选点所在线段的长度计算第一分数s1，获取候选点坐在边界的长度c,如果c小于阈值则s1得0分，如果c大于底盘直径则s1的100分根据候选点坐标与机器当前位置的距离计算第二分数s2，候选点坐标P(x,y)，机器人坐标R(x,y),计算欧式距离d；α和β为系数；根据候选点附近已知区域和占用区域的占比计算第三分数s3，设置以目标点为圆心，半径为r的一个圆；计算该圆内区域未知区域、已知区域、占用区域各自的比重，分别记为a,b,c，设圆半径为r：s3＝100
×
b+100
×
c根据机器人当前位置到目标点路径花费计算第四分数s4，已知机器人位置，已知目标点位置，已知先验栅格地图，使用路径规划算法计算机器人当前位置到目标点需要经过多少栅格，记栅格数量n，n越小实际行走就越短：s4＝100/n得到第一分数列表，第二分数列表，第三分数列表，第四分数列表，将各个列表归一化，归一化符号记为λ，计算各目标点总分S,比例系数kS[i]＝k*{λ(s1[i])+λ(s2[i])+λ(s3[i])+λ(s4[i])}。6.一种自主探...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洪杰，郭震，
申请(专利权)人：上海景吾酷租科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：