一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法及系统技术方案

本发明专利技术属于移动机器人地图维护领域，具体涉及一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法及系统；该方法包括：获取系统位姿图；系统位姿图包括若干子图；根据系统位姿图对位姿图中的子图进行裁剪，得到子图裁剪后的位姿图；将子图裁剪后的位姿图中的所有子图组合，得到全局地图；本发明专利技术能及时适应环境变化，对移动机器人传感器设备需求简单，只需激光雷达传感器、里程计信息即可，无需在运行场景中部署其他感知设备，具有应用成本低廉、部署简单灵活的特性。部署简单灵活的特性。部署简单灵活的特性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法及系统


[0001]本专利技术属于移动机器人地图维护领域，具体涉及一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法及系统。

技术介绍

[0002]近些年，随着机器人产业的迅速发展，移动机器人的工作环境由原来单一实验测试场景变换到了复杂多变的现实场景。在早期的研究工作中，人们通常只考虑移动机器人在特定时间和场合下的工作性能，必须假定环境特征信息是随着时间不会有较大变化，不会出现结构性、大面积的改变。在这种情况下，经典的定位算法已经具备良好的精确度，可以先建立静态地图，再基于该地图基础上使用激光雷达和里程计等作为传感器进行自主定位。但是现实环境中存在的诸多不确定因素会时刻影响着移动机器人的定位准确性，比如停车场内车辆的变化，工业车间内货物的堆叠变化等，都会引起环境特征的结构性改变，从而导致先验静态地图信息不准确，影响长期定位性能。要使移动机器人能够在复杂动态的现实环境中具有长期高精度、高鲁棒的定位性能，需要移动机器人具备长期适应环境和作业的能力成为现在亟待解决的关键性问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法，其特征在于，包括：S1：获取系统位姿图；系统位姿图包括若干子图；S2：根据系统位姿图对位姿图中的子图进行裁剪，得到子图裁剪后的位姿图；S3：将子图裁剪后的位姿图中的所有子图组合，得到全局地图。2.根据权利要求1所述的一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法，其特征在于，获取系统位姿图的过程包括：S11：获取传感器数据；S12：根据传感器数据构建初始位姿图；S13：对初始位姿图进行优化，得到系统位姿图。3.根据权利要求2所述的一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法，其特征在于，传感器数据包括激光雷达的点云数据、IMU传感器数据和Odometer传感器数据。4.根据权利要求1所述的一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法，其特征在于，对位姿图中的子图进行裁剪的过程包括：S21：计算位姿图中所有子图的质心位置；S22：根据子图的质心位置构建子图的几何密度衰减函数；根据几何密度衰减函数计算子图的几何尺度密度；S23：根据几何尺度密度对子图进行筛选，得到筛选后的子图；S24：计算筛选后的子图的信息增益并根据信息增益对子图进行升序排序；S25：根据筛选后的子图数量计算选择参数s；删除排序中前s个子图，得到子图裁剪后的位姿图。5.根据权利要求4所述的一种基于几何尺度密度和信息熵的移动机器人地图动态维护方法，其特征在于，子图的几何密度衰减函数为：其中，f(r)表示两个子图质心位置之间欧式距离为r时的几何密度，α表示衰减常值系数，r表示两个子图质心位置之间的欧式距离。6.根据权利要求4所述的一种基于几何...

【专利技术属性】
技术研发人员：李帅永，李腾飞，郭成春，余有为，杨扬，贺旭东，王子男，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：