基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法及系统技术方案

本发明专利技术公开的基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法及系统，包括：获取每一帧的环境图片和环境的空间结构点云数据；对环境图片进行识别，获得定位路标的观测直线；对所有观测直线进行簇划分，将属于同一定位路标的观测直线划分为一簇；通过最小二乘法，对每个簇中的观测直线进行分析，确定每个定位路标的空间坐标；对定位路标的空间坐标进行优化，获得定位路标优化后坐标；根据所有定位路标优化后坐标，获得定位路标图；将局部路径上的每一帧点云数据向水平方向上投影，生成线段图；将所有线段图进行关联，获得环境结构图；将定位路标图和环境结构图组合，形成语义地图。实现了机器人同步语义定位与建图。了机器人同步语义定位与建图。了机器人同步语义定位与建图。

【技术实现步骤摘要】
基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法及系统


[0001]本专利技术涉及地图构建
，尤其涉及基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]当前的机器人同步定位与建图(SLAM)方案聚焦在环境的低级特征上，产生大量的点云数据用于机器人定位与建图。不同的建图方案采用不同的环境感知设备，也对应着不同的低级特征。使用激光传感器、深度相机等能够感知空间结构的设备，可以获取表征空间结构的点云，点云间的组织关系形成低级特征。使用相机可以捕获环境图像，图像中可以提取ORB、SIFT等多种像素级低级特征。在这些低级特征的基础上利用相应的建图算法，配合后端优化、回环检测等方法，实现机器人的同步定位与建图。由于低级特征形成的点云的每一个点所包含的信息量较少，需要使用大量的点云表示环境信息。点云越稠密，就越能精细地刻画环境结构，但过度追求建模的精细度将带来巨大的计算和存储代价。面向定位的建图不考虑地图的使用，不对环境结构建模，在这种模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法，其特征在于，包括：获取每一帧的环境图片和环境的空间结构点云数据；对各帧环境图片进行识别，获得相应的定位路标的观测直线；对所有观测直线进行簇划分，将属于同一定位路标的观测直线划分为一簇；通过最小二乘法，对每个簇中的观测直线进行分析，确定每个簇中观测直线的交点，为对应的每个定位路标的空间坐标；对定位路标的空间坐标进行优化，获得定位路标优化后坐标；根据所有定位路标优化后坐标，获得定位路标图；将局部路径上的每一帧点云数据向水平方向上投影，生成线段图；将所有线段图进行关联，获得环境结构图；将定位路标图和环境结构图组合，形成语义地图。2.如权利要求1所述的基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法，其特征在于，对环境图片进行识别，获得图片中定位路标的像素坐标；将像素坐标转化为相机坐标系下的观测向量；将观测向量从相机坐标系下转换到世界坐标系下，并平移到相机的世界坐标处，获得定位路标的观测直线。3.如权利要求1所述的基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法，其特征在于，根据前后帧中观测直线的角度变化量，对观测直线进行了簇划分，将角度变化量小于设定值的观测直线划分为一簇，获得观测直线子簇；通过最小二乘法计算历史观测直线子簇中各观测直线的交点；将对同类目标观测获得的新生成的观测直线簇与历史观测直线簇逐一合并，并通过最小二乘法计算合并后簇中各观测直线的交点；计算历史观测直线子簇中各观测直线的交点与合并后簇中各观测直线的交点的残差；当残差大于等于设定值时，新生成的观测直线子簇与历史观测直线子簇不能划分为一组；当残差小于设定值时，将新生成的观测直线子簇与历史观测直线子簇划分为一组。4.如权利要求1所述的基于仿人思路的机器人同步语义定位与建图方法，其特征在于，通过定位路标优化方程对定位路标的空间坐标进行优化，获得定位路标优化后坐标；其中，定位路标优化方程定位路标优化方程通过对机器人里程计邻近位姿的变换关系误差与观测直线与定位路标之间的误差进行最小二乘计算构建获得。5.如权利要求4所述的基于仿人思路的机器人同步...

【专利技术属性】
技术研发人员：许庆阳，丁凯旋，宋勇，袁宪锋，庞豹，李贻斌，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：