[发明专利]基于稀疏地图和驾驶人识别的室内多平衡车自主导航方法

权利要求书

1.基于稀疏地图和驾驶人识别的室内多平衡车自主导航方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：建立室内多平衡车自主导航与联动调度系统，该系统包括地图采样车、多台室内自主导航平衡车、固定点位充电系统和后台云端服务器；

S2：在系统构建阶段，地图采样车采集室内环境对应的三维稀疏点云地图，并将地图存储在后台云端服务器中，供室内自主导航平衡车使用；各室内自主导航平衡车通过局域网通信网络与后台云端服务器通信，后台云端服务器维护与室内环境对应的三维稀疏点云图；

S3：后台云端服务器根据多车联动调度策略，分析当前多台自主导航平衡车在室内的分布情况，并进行合理调度，保证室内自主导航平衡车的合理分布；

S4：室内自主导航平衡车在使用者上车之后，通过对使用者的人脸扫描来获取对使用者的身份确认，后台云端服务器通过万维网获得用户的出行信息，进而获得使用者在室内的目的地；

S5：各室内自主导航平衡车在工作过程中，通过车与云的通讯机制，自动上传、下载和更新室内三维稀疏点云地图；自主导航平衡车根据使用者出行需求，自动将使用者带到目的地；

步骤S4具体包括如下内容：

S41：使用者在使用室内自主导航平衡车之前，需要通过网络访问后台云端服务器，进行注册，预约出行数据；

S42：室内自主导航平衡车通过机器视觉拍摄使用者的面部图片，并将图片通过无线通信机制传输给后台云端服务器，后台云端服务器对传来的使用者面部图片进行特征扫描，获得多个面部点位的分布图，将此分布图和后台云端服务器中存储的图像数据进行对比分析，获得使用者的身份信息；

S43：后台云端服务器以步骤S42获得的使用者身份信息为索引，获取使用者在后台云端服务器中登记的出行数据信息，获取使用者的出行目的地；如果后台云端服务器的数据库中暂无当前使用者的出行数据，则提醒使用者通过室内自主导航平衡车上的人机交互界面选择待出行目的地；

S44：室内自主导航平衡车通过双目机器视觉获取当前车辆位置信息，并将当前位置信息上传给后台云端服务器，后台云端服务器综合室内自主导航平衡车当前的位置和目的地位置进行轨迹规划，并将轨迹规划结果发送给室内自主导航平衡车；

S45：室内自主导航平衡车通过双目机器视觉获得当前环境的图像数据，并以获得的图像数据为输入，基于卷积神经网络构建环境感知模型，获得周围环境中的行人、可通行道路和障碍物的信息，构建三维语义环境模型，再以三维语义环境模型为基础，构建环境中行人、障碍物，以及本身自主导航平衡车的人工势场，基于人工势场的互斥原理，在后台云端服务器提供的室内轨迹规划基础上，进行前方局部范围的轨迹规划，并以轨迹规划为基础进行自动驾驶。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏地图和驾驶人识别的室内多平衡车自主导航方法，其特征在于：

地图采样车采集室内环境对应的三维稀疏点云地图，具体为，首先对地图采样车上的双目机器视觉进行参数标定，获得变换矩阵；地图采样车在室内无死角行驶，行驶过程中地图采样车的双目机器视觉获得双目视频流，在基本矩阵的约束下，以变换矩阵为基础，采用三角测量方法，将双目视频流中对应的2D特征点对映射到基于室内坐标系的三维空间中去；

所述双目视频流中对应的2D特征点对，具体为3D环境中表示为同一个特征在双目机器视觉中的不同成像；获取方法具体为，采用ORB特征提取方法，提取视频流对应时间戳下的二幅图像中的ORB对应特征点，并采用图像特征点匹配方法，获得2D特征点间的匹配关系，获得2D特征点对；

后台云端服务器在存储三维稀疏点云地图的过程中，采用基于区块分区的块状存储方法，将室内区域分为若干个区块，每个区块对应各自独一无二的ID，为每个区块的边沿标记不同的标识，每个区块的大小控制在一个固定值，所有的区块之和覆盖整个室内区域空间。