[发明专利]一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法

权利要求书

1.一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、两个机器人创建环境的栅格地图或者一个机器人在不同的时间创建环境的栅格地图，并且两个栅格地图之间存在重叠；

S2、提取待融合的栅格地图的Harris角点；

S3、从每个待融合的栅格地图中提取出三个角点；

S4、判断输入的三对角点是否可以构成三角形同构方案，如果不可以，则返回S3；如果可以，则执行S5；

S5、迭代构造多边形同构方案；

S6、判断待融合的栅格地图中是否还有角点未被带入三角形同构方案，如果有，则返回S3；如果没有，则执行S7；

S7、选择最优的多边形同构方案，即为最大公共子图，以及对应的最优变换矩阵；

S8、根据最优的变换矩阵以及融合规则，实现栅格地图融合；

其中，步骤S4中的三角形同构方案包括以下步骤：

S41.判断同一栅格地图中的三个角点是否可以构成三角形，如果不可以，则返回步骤S3；如果可以，则进行步骤S42；

S42.计算同一栅格地图中三个角点构成的三角形的边长，并按照从小到大的顺序排列；

S43.使用同构误差公式计算误差，同构误差公式具体为：

e＝{|a₁-b₁|+|a₂-b₂|+|a₃-b₃|}

其中，{a₁，a₂，a₃}以及{b₁，b₂，b₃}代表按照从小到大排列的三角形的边长；

S44.如果同构误差大于给定的阈值，则返回步骤S3；如果小于给定阈值，则将这三对角点保存，带入步骤S5；

以及，步骤S5具体为：

S51.假设待融合的栅格地图为G_A和G_B，对应的提取出来的角点集合为V_A和V_B；首先，由步骤S4得到的三角形同构方案M中三对角点对应关系，求出初始变换矩阵为并计算变换之后的角点距离为：

其中，M＝{M_A，M_B}，m_Ai∈M_A，m_Bi∈M_B，表示将m_Bi中的坐标根据变换矩阵做变换；

S52.将M中的角点从角点集合中删除，得到新的角点集合为V_A′和V_B′；

S53.根据初始变换矩阵将V_B′中的角点坐标变换为

S54.计算V_A′与中角点的距离，并判断最小的距离是否小于给定阈值，如果小于，将最小值对应的这对角点加入到M中，则M由于加入了角点变成M′；如果大于，则迭代结束；

S55.根据M′计算新的变换矩阵并且计算距离D₁，D₂：

其中，M′＝{M′_A，M′_B}，m′_Ai∈M′_A，m′_Bi∈M′_B；

S56.比较D₁与D₂的大小，如果D₂≤D₁，则加入的一对角点在两个栅格地图的重叠区域；返回步骤S5的S51，迭代更多的角点来优化变换矩阵；

S57.如果V_A′或者V_B′中有一个为空集，或者V_A′与中角点的最小距离大于给定阈值，则迭代结束，执行步骤S7。

2.根据权利要求1所述的基于最大公共子图的栅格地图融合方法，其特征在于，步骤S2中的角点提取方法使用的是Harris角点提取算法。