一种自主导航方法、系统、介质及导航机器人技术方案

本发明专利技术公开了一种自主导航方法、系统、介质及导航机器人，包括：利用导航机器人在开放场景内巡视拍摄，得到巡视空间图像集合；利用可通行距离预测模型和巡视空间图像集合构建导航所用的拓扑图；在拓扑图中，每个节点对应巡视空间图像集合中的一张空间图像，两个节点之间的边表示两张空间图像之间的可通行路径，可通行路径携带有可通行概率，采用可通行距离预测模型预测得到并用作导航；根据导航需求，在拓扑图中确定出导航起点和导航终点，并规划出导航起点到导航终点的最短路径；最短路径中的各相邻路径节点之间具有最小代价值；利用相对姿态预测模型预测最短路径中的相邻两路径节点之间的位姿变化量；基于位姿变化量控制导航机器人在最短路径中的各路径节点的转向，实现自主导航。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及智能导航，尤其涉及一种自主导航方法、系统、介质及导航机器人。

技术介绍

1、传统的机器人导航通常被视为几何问题，通过构建环境的三维模型来规划路径。但这种方法在开放环境中的应用存在局限性，主要原因在于需要解决开放环境中的碰撞问题，例如，机器人需要知道草地可以穿越，而泥地则不可穿越。

2、在开放环境中，导航不仅需要几何信息，更需要对地形可穿越性的感知。为此，现有技术通常依赖带有语义信息的地图导航，利用带有语义标签的地图帮助机器人识别不同地形的特性，以及通过训练模型直接学习对场景的理解，从而实现端到端的导航。

3、但是，语义标签对复杂多变的地形特性描述有限，会导致现有技术在开放环境中的自主导航能力大打折扣。

技术实现思路

1、为了解决或者部分解决现有技术在开放环境中的自主导航能力低下的技术问题，本专利技术提供了一种自主导航方法、系统、介质及导航机器人，考虑到地形可穿越性的感知主要依赖于视觉观察，可将当前场景和印象场景的“地图”匹配完成导航，因此本专利技术模拟这样视觉匹配逻辑，在可到本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自主导航方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可通行距离预测模型按照下述方式训练得到：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述相对姿态预测模型的训练中，以最小化所述实测位姿和所述预测位姿的交叉熵损失为目标，采用所述正样本和所述负样本共同训练相对姿态基础模型，得到所述相对姿态预测模型；其中，所述相对姿态基础模型为包括所述图像编码器和所述全连接层；其中，所述全连接层用于将所述图像编码器处理所述正样本和所述负样本得到的潜在变量投影计算为所述预测位姿。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述可通行...

【技术特征摘要】

1.一种自主导航方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可通行距离预测模型按照下述方式训练得到：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述相对姿态预测模型的训练中，以最小化所述实测位姿和所述预测位姿的交叉熵损失为目标，采用所述正样本和所述负样本共同训练相对姿态基础模型，得到所述相对姿态预测模型；其中，所述相对姿态基础模型为包括所述图像编码器和所述全连接层；其中，所述全连接层用于将所述图像编码器处理所述正样本和所述负样本得到的潜在变量投影计算为所述预测位姿。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述可通行距离预测模型和所述相对姿态预测模型的训练中，以所述实测帧间距和预测帧间距的交叉熵损失、所述实测位姿和所述预测位姿的交叉熵损失同时最小化为目标进行训练。

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宗林，陶丽颖，李峰岳，李高铭，赖善炎，陈海鹏，沈嘉诚，曾元一，尚德龙，周玉梅，
申请(专利权)人：中科南京智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：