[发明专利]一种基于SLAM的机器人导航方法以及机器人

说明书

本发明揭示了一种基于SLAM的机器人导航方法，包括：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。本发明所揭示基于SLAM的机器人导航方法，通过构建子地图并进行拼接的方式帮助机器人获取周围环境的完整地图信息，使用该方法对机器人进行导航，不仅能够保证传感器数据本身的准确性，而且还设置有多重的优化策略，从而能够最大限度地发挥激光SLAM导航方法的优势。本发明还揭示了一种机器人，该机器人采用本发明所述的方法进行导航，能够准确地获知自身位姿信息以及周围的环境特征信息，从而能够确保机器人行进过程中的稳定性。

技术领域

本发明涉及激光导航领域，更具体地说，涉及一种基于SLAM的机器人导航方法以及一种机器人。

背景技术

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建)导航方法是机器人领域一种广泛采用的即时定位导航方法，该方法通过采集机器人的传感器数据，智能感知机器人周围的环境，并根据采集到的传感器数据实时调整机器人的行进路线。目前的SLAM导航方法主要有视觉和激光两种实现方式，其中采用激光技术实现的SLAM导航方法具有成本和可靠性的优势，在多数机器人产品上已有较为成熟的应用。

然而，现有的激光SLAM导航方法也存在缺陷，一方面，机器人在运行过程中如果被搬离原来位置，需要重新扫描周围的环境特征信息，并将扫描到的环境特征信息与原来已经构建的完整地图中的环境特征信息进行匹配，才能重新确定自身位置，由于该环境特征信息的匹配过程是在完整地图中进行的，因而需要搜索和匹配的数据量大，完成重新定位的过程长达数分钟，从而影响机器人的工作效率以及用户体验。另一方面，现有的激光SLAM导航方法需要获取里程计数据、惯导数据以及激光数据以获知机器人的位姿状态，其中激光数据相对准确，在导航过程中通常采用激光数据对里程计数据和惯导数据进行优化校准，并持续将扫描到的环境特征信息归入已构建的地图之中直接建立完整地图，由于该优化校准的过程是持续进行的，而里程计和惯性导航系统所获得的数据会随着使用时间延长而发生数据漂移，导致用于进行优化校准的里程计数据和惯导数据会越来越不准确，从而直接影响SLAM导航方法的准确性。

基于上述原因，现有的激光SLAM导航方法需要改进，以更好的指引机器人行进和工作。

发明内容

本发明为解决上述现有技术中存在的技术问题，提供了一种基于SLAM的机器人导航方法，该方法通过建立子地图并对子地图进行拼接的方式完成了全局地图的构建，不仅方便机器人快速确定自己的位置，而且将传感器漂移造成的误差通过求解子地图之间的旋转平移参数加以优化和消除，从而为机器人导航提供了准确的地图信息。本发明同时还揭示了一种机器人，该机器人采用本发明所述的激光SLAM方法进行导航，能够快速、准确地确定自己的位置。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于SLAM的机器人导航方法，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，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，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环境特征信息确定机器人在沿着运动轨迹依次相邻的子地图中的位姿差异信息，根据位姿差异信息进行旋转平移变换对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，根据环境特征信息补齐具有邻接关系的子地图并确定具有邻接关系的子地图之间的耦合约束条件，根据耦合约束条件对全局地图进行优化处理。

进一步地，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。