[发明专利]一种基于SLAM的机器人导航方法以及机器人

权利要求书

1.一种基于SLAM的机器人导航方法，其特征在于，包括：

位姿确定步骤，根据第一数据获取机器人的初始位姿和运动轨迹，所述第一数据包括里程计数据和惯导数据；

子地图构建步骤，以第一数据为初始值通过第二数据对所述第一数据进行优化校准，并根据第二数据确定相应子地图中的环境特征信息，在达到预设条件时判断已完成相应子地图构建过程，并按照所述位姿确定步骤和子地图构建步骤开启一个新的子地图构建过程，所述第二数据为激光数据；

子地图拼接步骤，提取子地图中的环境特征信息并根据所述环境特征信息确定机器人在沿着所述运动轨迹依次相邻的子地图中的位姿差异信息，根据所述位姿差异信息进行旋转平移变换对所述子地图进行拼接以获得相应的全局地图；

全局地图优化步骤，根据所述环境特征信息补齐具有邻接关系的子地图并确定所述具有邻接关系的子地图之间的耦合约束条件，根据所述耦合约束条件对所述全局地图进行优化处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件为：

在未超过预设时间的情况下机器人在相应子地图行进的过程中所确定的环境特征信息超过阈值；或者，

在已超过预设时间的情况下机器人在相应子地图行进的过程中所确定的环境特征信息仍未超过阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子地图构建步骤包括：

对子地图划分栅格，并根据第一数据在运动轨迹上进行采样，在采样点处扫描获得各个栅格中的第二数据并建立第一数据与第二数据的映射关系，其中，将包含有环境特征信息的栅格确定为特征栅格。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述子地图构建步骤包括：

以一个完整子地图构建过程为周期确定相应特征栅格的出现概率以判断所述环境特征信息的真实性，其中所述出现概率＝(该周期内扫描到相应特征栅格的采样点的个数/该周期内采样点的总个数)*100％。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述子地图拼接步骤包括：对机器人在依次相邻的子地图中所共同扫描到的特征栅格进行匹配并确定其中用以表征相同环境特征信息的第一特征点对；

根据所述第一特征点对的坐标信息求解旋转分量和平移分量以获得所述位姿差异信息；

根据所述位姿差异信息将所述依次相邻的子地图拼接在一起。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述全局地图优化步骤包括：

在全局地图中逐一选取目标子地图并确定与所述目标子地图具有邻接关系的边缘子地图；

根据相应的目标子地图和边缘子地图确定所述目标子地图的边界区域，所述边界区域为在预设范围内横跨目标子地图和边缘子地图的区域；

对机器人在相应边界区域所扫描到的特征栅格进行匹配并确定其中用以表征相同环境特征信息的第二特征点对；

根据所述第二特征点对的坐标信息求解所述耦合约束条件以对所述全局地图进行优化处理。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述子地图构建步骤包括：

获取惯导数据中机器人在竖直方向的加速度值；

在所述加速度值超过阈值时，对所述第二数据进行修正，或者舍弃相应的第一数据和第二数据。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述全局地图优化步骤还包括：

对所述全局地图进行闭环检测以获取机器人的最优轨迹；

根据所述最优轨迹重新拟合所述第二数据以消除子地图之间的累积误差。

9.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述位姿确定步骤包括：

采用卡尔曼滤波算法对里程计数据和惯导数据进行融合获得所述第一数据，并以四元数法表征机器人的姿态信息。

10.一种采用权利要求1-9中任一项所述方法进行导航的机器人，包括MCU模块、建图模块，以及用于获取第一数据的里程计模块和惯导模块、用于获取第二数据的激光模块，其特征在于：

所述MCU模块用于获取所述第一数据和第二数据，并将所述第一数据和第二数据发送至所述建图模块；

所述建图模块用于根据所述第一数据和第二数据执行所述位姿确定步骤、子地图构建步骤、子地图拼接步骤以及全局地图优化步骤以获取周围环境的地图信息；所述MCU模块还用于根据所述地图信息控制机器人行进。