机器人的地图关联方法及其系统、机器人、存储介质技术方案

本发明专利技术涉及机器人领域，具体涉及一种机器人的地图关联方法及其系统、机器人、存储介质。该地图关联方法包括机器人在待关联的第一地图和第二地图的重叠区域识别重叠区域中的标识物，并获取标识物在第一地图和第二地图中的位姿；根据标识物在第一地图和第二地图中的位姿，获取第一地图和第二地图的坐标变换关系；根据坐标变换关系将第一地图和第二地图进行关联。本发明专利技术取代现有被动寻找提取待关联地图的共同特征及其特征属性并进行匹配关联的复杂算法，地图关联运行效率更高。地图关联运行效率更高。地图关联运行效率更高。

【技术实现步骤摘要】
机器人的地图关联方法及其系统、机器人、存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人领域，具体涉及一种机器人的地图关联方法及其系统、机器人、存储介质。

技术介绍

[0002]随着电商的快速发展，楼宇内的快递、外卖、餐饮等配送需求也在不断增长，在这些配送过程中，机器人可以扮演重要的角色，为商业楼宇提供快捷、高效、安全的配送服务。
[0003]当机器人在楼宇里的不同楼层之间导航时，需要在不同的地图之间进行切换。通常地，机器人在切换新的地图后，其在新地图的初始位姿是未知的，因此，需要将不同的地图关联起来，以在切换至新的地图后获取其在新地图的初始位姿。
[0004]在相关技术中，地图关联方式是通过识别各地图的标识物，记录各标识物的属性，对各地图中的标识物进行匹配，根据匹配结果将标识物匹配所属的地图进行关联起来。然而，该方式涉及标识物识别、标识物匹配以及地图拼接等算法，地图关联难度相对较大，运行效率相对较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种机器人的地图关联方法及其系统、机器人、存储介质，解决现有机器人的地图关联方式运行关联方法运行效率较低的问题。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种机器人的地图关联方法，包括：
[0007]机器人在待关联的第一地图和第二地图的重叠区域识别所述重叠区域中的标识物，并获取所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿；
[0008]根据所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿，获取所述第一地图和第二地图的坐标变换关系；
[0009]根据所述坐标变换关系将所述第一地图和所述第二地图进行关联。
[0010]其中，较佳方案是：所述机器人内置有用于识别所述标识物的识别模块，所述获取所述标识物在所述第一地图中的位姿，具体包括：
[0011]将所述第一地图作为所述机器人的当前地图，重新定位所述机器人在所述第一地图中的初始位姿；
[0012]将所述机器人移动至所述第一地图中的第一预设位姿以识别所述第一地图中的所述标识物；
[0013]获取此时所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿、以及所述机器人的坐标系在所述第一地图的坐标系中的位姿；
[0014]根据所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐
标系在所述机器人的坐标系中的位姿，以及所述机器人的坐标系在所述第一地图的坐标系中的位姿，得到所述标识物在所述第一地图中的位姿。
[0015]其中，较佳方案是：所述获取所述标识物在所述第二地图中的位姿，具体包括：
[0016]将所述第二地图作为所述机器人的当前地图，重新定位所述机器人在所述第二地图中的初始位姿；
[0017]将所述机器人移动至所述第二地图中的第二预设位姿以识别所述第二地图中的所述标识物；
[0018]获取此时所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿、以及所述机器人的坐标系在所述第二地图的坐标系中的位姿；
[0019]根据所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿，以及所述机器人的坐标系在所述第二地图的坐标系中的位姿，得到所述标识物在所述第二地图中的位姿。
[0020]其中，较佳方案是：通过所述识别模块的配置文件获取所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿，其中，所述识别模块的配置文件包括所述识别模块在所述机器人上的安装位姿信息。
[0021]其中，较佳方案是：所述根据所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿，获取所述第一地图和第二地图的坐标变换关系，具体包括：
[0022]通过所述标识物在所述第一地图和第二地图的位姿，获取所述标识物的坐标系与所述第一地图的坐标系的第一坐标变换关系，以及所述标识物的坐标系与所述第二地图的坐标系的第二坐标变换关系；
[0023]根据所述第一坐标变换关系和所述第二坐标变换关系，计算得到所述第一地图与所述第二地图的坐标变换关系。
[0024]其中，较佳方案是：所述标识物的坐标系与所述第一地图的坐标系的第一坐标变换关系通过以下公式计算获取：
[0025][0026]所述标识物的坐标系与所述第二地图的坐标系的第二坐标变换关系通过以下公式计算获取：
[0027][0028]所述第一地图与所述第二地图的坐标变换关系通过以下公式计算：
[0029][0030]其中，m1为所述第一地图的坐标系，m2为所述第二地图的坐标系，b为所述标识物的坐标系，(x1,y1,θ1)为所述标识物的坐标系在所述第一地图的坐标系中的位姿，(x2,y2,
θ2)为所述标识物的坐标系在所述第二地图的坐标系中的位姿，为所述标识物的坐标系与所述第一地图的坐标系的坐标变换矩阵，为的逆矩阵，为所述标识物的坐标系与所述第二地图的坐标系的坐标变换矩阵，为所述第一地图的坐标系与所述第二地图的坐标系的坐标变换矩阵。
[0031]其中，较佳方案是：在所述机器人在待关联的第一地图和第二地图的重叠区域识别所述重叠区域中的标识物之前，所述地图关联方法还包括：
[0032]判断第一地图和第二地图的重叠区域是否有标识物；
[0033]若没有标识物，则在所述重叠区域放置标识物。
[0034]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：还提供一种机器人的地图关联系统，所述地图关联系统应用如上述所述的机器人的地图关联方法对多个地图进行关联，所述地图关联系统包括：
[0035]获取模块，用于在待关联的第一地图和第二地图的重叠区域识别所述重叠区域中的标识物，并获取所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿；
[0036]坐标变换模块，用于根据所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿，获取所述第一地图和第二地图的坐标变换关系；
[0037]关联模块，用于根据所述坐标变换关系将所述第一地图和所述第二地图进行关联。
[0038]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：还提供一种机器人，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述所述的机器人的地图关联方法。
[0039]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的机器人的地图关联方法。
[0040]本专利技术的有益效果在于，与现有技术相比，本专利技术通过待关联的第一地图和第二地图的重叠区域中的标识物，以机器人作为中介媒介，识别获取标识物在第一地图和第二地图中的位姿，并基于标识物在第一地图和第二地图中的位姿，获取第一地图和第二地图的坐标变换关系，根据坐标变换关系将第一地图和第二地图进行关联，取代现有被动寻找提取待关联地图的共同特征及其特征属性并进行匹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的地图关联方法，其特征在于，包括：机器人在待关联的第一地图和第二地图的重叠区域识别所述重叠区域中的标识物，并获取所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿；根据所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿，获取所述第一地图和第二地图的坐标变换关系；根据所述坐标变换关系将所述第一地图和所述第二地图进行关联。2.根据权利要求1所述的地图关联方法，其特征在于，所述机器人内置有用于识别所述标识物的识别模块，所述获取所述标识物在所述第一地图中的位姿，具体包括：将所述第一地图作为所述机器人的当前地图，重新定位所述机器人在所述第一地图中的初始位姿；将所述机器人移动至所述第一地图中的第一预设位姿以识别所述第一地图中的所述标识物；获取此时所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿、以及所述机器人的坐标系在所述第一地图的坐标系中的位姿；根据所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿，以及所述机器人的坐标系在所述第一地图的坐标系中的位姿，得到所述标识物在所述第一地图中的位姿。3.根据权利要求2所述的地图关联方法，其特征在于，所述获取所述标识物在所述第二地图中的位姿，具体包括：将所述第二地图作为所述机器人的当前地图，重新定位所述机器人在所述第二地图中的初始位姿；将所述机器人移动至所述第二地图中的第二预设位姿以识别所述第二地图中的所述标识物；获取此时所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿、以及所述机器人的坐标系在所述第二地图的坐标系中的位姿；根据所述标识物的坐标系在所述识别模块的坐标系中的位姿、所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿，以及所述机器人的坐标系在所述第二地图的坐标系中的位姿，得到所述标识物在所述第二地图中的位姿。4.根据权利要求3所述的地图关联方法，其特征在于，通过所述识别模块的配置文件获取所述识别模块的坐标系在所述机器人的坐标系中的位姿，其中，所述识别模块的配置文件包括所述识别模块在所述机器人上的安装位姿信息。5.根据权利要求3所述的地图关联方法，其特征在于，所述根据所述标识物在所述第一地图和第二地图中的位姿，获取所述第一地图和第二地图的坐标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王登峰，王斌，
申请(专利权)人：深圳竹芒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：