[发明专利]一种用于仓储环境的室内自主建图方法

说明书

本发明公开了一种用于仓储环境的室内自主建图方法，通过在仓储叉车上安装各类传感器采集环境信息，进行数据存储、数据融合和数据处理，通过基于图优化的SLAM算法实现栅格地图的实时创建；确定当前建立的栅格地图上所有的出口区域，基于距离评价函数值对出口区域进行排序，选择值最大的出口区域作为下一个探索目标；如规定时间内未到达下一个探索目标，则选择次大值作为下一个探索目标；到达下一个探索目标后，采用相同的方法进行栅格地图的创建和扩展。本发明方法可增强对细小障碍物的识别，进而为地图增添障碍物信息，提高建图的效率和地图的精度。

技术领域

本发明涉及控制自动化技术领域，具体涉及一种基于即时定位与地图构建(SLAM,Simultaneous localization and Mapping)技术的仓储环境的室内自主建图方法。

背景技术

随着工业4.0和中国制造2025概念的提出，智能物流成为了农资仓储现在以及未来一个至关重要的问题。如何降低人力成本、充分发挥现有物流资源供应效率，提高仓储叉车的智能性成为关注的重点。

为了实现智能物流，智能导航是关键技术，主要由地图构建、定位和路径规划三部分构成。其中，在室内仓储环境中，自主探索是叉车所需的关键功能之一，也是决定仓储叉车能够定位、路径规划、自主智能化的前提。一味的依赖认为应道进行环境探索和遍历，工作量非常繁琐和巨大。

因此，极有必要开发一种能够在仓储环境中，更加智能的叉车系统及方法，能够更有效地在室内环境中完成自主建图的任务。

发明内容

本发明提供了一种用于仓储环境的室内自主建图方法，用以加快建图效率、完善地图信息、提升仓储环境下建图的自动化和智能化水平。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种用于仓储环境的室内自主建图方法，所述的方法在仓储叉车上设置有：

激光雷达，安装在仓储叉车的顶部，用于获取当前环境360°的实时激光扫描数据；Kinect传感器，安装在仓储叉车的后部，用于采集仓储叉车正后方环境的深度信息和点云信息；惯性传感器，安装在仓储叉车的底盘上，用于采集仓储叉车的加速度信息和旋转角度信息；工控机，用于接收激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器采集的信息，利用这些信息进行室内自主建图，同时控制仓储叉车的运动；所述的自主建图方法包括以下步骤：

步骤1，仓储叉车当前为静止状态，利用激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器进行信息采集，并将采集的信息传递给工控机；

步骤2，工控机对采集的信息进行数据存储、数据融合和数据处理，通过基于图优化的SLAM算法实现栅格地图的实时创建并获取当前叉车的坐标；

步骤3，计算出当前建立的栅格地图上的出口区域，基于距离评价函数创建出口区域序列，依据从大到小的排列原则，选择评价函数值最大的出口区域作为下一个探索目标，并使仓储叉车到达下一个探索目标；如规定的时间内没有到达，则选择评价函数值次大的出口区域作为下一个探索目标；

步骤4，当仓储叉车到达下一个探索目标处后，按照步骤1至步骤3相同的过程执行，以扩展新的栅格地图区域。

进一步地，所述的步骤2具体包括：

步骤2.1，工控机接收到激光雷达、Kinect传感器、惯性传感器传递来的信息后，将这些信息进行存储；

步骤2.2，对激光扫描数据和点云信息进行融合和转换

通过IRA工具包将激光扫描数据转化成点云数据，再和Kinect的点云数据进行融合，最终统一转换成激光类型数据的格式Laserscan消息；