[发明专利]一种基于栅格地图的环境特征表示与识别的方法

权利要求书

1.一种基于栅格地图的环境特征表示与识别的方法，该方法是通过实际环境的栅格地图表示，针对障碍物栅格对周边空闲方格的影响分析，提炼出栅格的特征，作为实际环境特征的表示，通过特征比对达到环境的识别目的，其包括以下步骤：

(1)通过一种或多种相关的设备及算法，这里的设备包括激光雷达、视觉传感器，这里的算法包括SLAM算法，建立实际环境的栅格地图；

(2)在栅格地图上逐个分析每个障碍物栅格对周边空闲栅格的影响，如下所示：

障碍物栅格对栅格x的影响记作f(x_θ，d)，θ∈[0，360)表示障碍物栅格相对栅格x的方向夹角，栅格地图的X轴方向作为夹角0度起始方向，d表示障碍物栅格相对栅格x的距离，按照θ的递增顺序，栅格x的影响记为：

f(x)=[f(xθ1,d1),f(xθ2,d2),...,f(xθs,ds),...],s∈N]]>

(3)f(x)的离散化，对栅格x按角度θ离散到有限的区间内[δ₁，δ₂，...，δ_n]，n∈N，如果：

δ_i≤θ_k≤δ_i+1，i∈[1，n-1]，k∈[1，n]，则把按向量分解到δ_i与δ_i+1两个方向上，离散化后，

f(x)＝[f₁，f₂，...，f_n]，n∈N

(4)根据栅格x的影响f(x)，提炼出其特征向量F(x)，

是一种变换，这种变换使用Fourier变换或Walsh变换；

(5)根据栅格x的特征向量F(x)，计算出其具有旋转不变性的特征谱P(x)，

这里的旋转不变性是这样定义的：

向量f(x)的元素个数记为||f(x)||，f(x)[s]，s∈N表示向量f(x)中的第s个元素，

向量f(x)的每个元素都循环右移r∈N步，记为f_r(x)，即f(x)[s]＝f_r(x)[(s+r)％||f(x)||]，

向量f(x)与向量f_r(x)对应的特征谱是相同的，即为旋转不变性；

(6)特征谱比对：

栅格x的影响向量f(x)对应的特征谱P(x)，栅格y的影响向量f(y)对应的特征谱P(y)，我们定义一阈值角度degree^threshold，若向量P(x)与向量P(y)之间的夹角∠(P(x)，P(y))≤degree^threshold，或者cos∠(P(x)，P(y))≥cos(degree^threshold)，就表示向量f(x)与f(y)是相似的，也就是栅格x与栅格y在实际环境中是相似的，利用向量运算法则，我们可以计算：

与cos(degree^threshold)比较后，我们即可得出相似性，

(7)通过特征谱比对，我们即可找出与目标栅格y相似的栅格x，这样就达到了环境识别的目的。