[发明专利]基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法

说明书

本发明公开了基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法，其特征在于，包括以下步骤：构建地图；获取多个目标位置信息；获取机器人初始位姿；ROS中的导航包驱动机器人向任一目标位置移动；ROS中的定位包获取当前机器人实时位姿；机器人到达目标位置，更新机器人初始位姿为当前到达的目标位置和机器人当前的状态；返回执行步骤S4直至获取到的多个目标位置都到达完毕。本发明提供的基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法使得Turtlebot2机器人能够实现多目标点的自主导航，提高机器人的智能化。

技术领域

本发明涉及导航领域，尤其是基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法。

背景技术

自主移动是机器人技术的一个重要研究领域，随着应用环境的复杂化，人类对移动机器人的自主性和智能性提出了更高的要求，在服务机器人领域，需要移动机器人在室内环境下自主地完成家庭服务、老年陪护、场景监测等任务，移动机器人在没有用户干预的前提下，通过有效的自主探索策略，实现完全自主的环境观测以及地图构建是非常重要过程。传统的机器人利用地图执行多点目标导航任务，用户一次只能发布单个目标给下位机，并不能实现多目标点的自主导航。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的是提供基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法，可以使得Turtlebot2机器人能够实现多目标点的自主导航，提高机器人的智能化。

为了弥补现有技术的不足，本发明采用的技术方案是：

基于Turtlebot2机器人构建地图的多目标点自主导航方法，包括以下步骤：

S1、构建地图；

S2、获取多个目标位置信息；

S3、获取机器人初始位姿；

S4、ROS中的导航包驱动机器人向任一目标位置移动；

S5、ROS中的定位包获取当前机器人实时位姿；

S6、机器人到达目标位置，更新机器人初始位姿为当前到达的目标位置和机器人当前的状态；

S7、返回执行步骤S4直至获取到的多个目标位置都到达完毕。

进一步，所述步骤S1中的构建地图包括以下步骤：

S11、坐标框架转换；

S12、激光雷达扫描和收集环境数据；

S13、将激光雷达收集到的环境数据通过步骤S11转换为机器人坐标系数据并且将转换后的机器人坐标系数据运用栅格地图构建算法构建地图。

进一步，所述步骤S11坐标框架转换包括里程计坐标系向机器人坐标系转换和激光雷达坐标系向机器人坐标系转换。

进一步，所述步骤S13中的栅格地图构建算法，表示为

其中z为栅格地图上某一待测点，为测量值的模型，logOdd(s)为测量值s的状态，logOdd(s|z)表示在测量值s的基础上添加待测点z而需要更新的状态。

进一步，所述步骤S6更新机器人初始位姿为到达的目标位置和机器人当前的状态之后还包括计算存储机器人所行驶距离和到达目标位置所利用的时间。