[发明专利]机器人及地图构建方法、定位方法、电子设备、存储介质

说明书

本发明提供一种机器人及地图构建方法、定位方法、电子设备、存储介质。机器人的地图构建方法，包括：机器人按照预定规则遍历工作区域，根据所述机器人在遍历的过程中实时采集的图像构建初始地图，所述初始地图包括第一地图及第二地图，所述第一地图包括所述工作区域与地图坐标系的映射，所述第二地图包括基于所采集图像提取的场景特征及该场景特征的几何量。本发明无需主动信号而采用被动的视觉传感器实现地图的构建，视觉传感器功耗小、成本低，且所获得的信号量大，优化了智能机器人的地图构建。

技术领域

本发明涉及机器人领域，尤其涉及一种机器人及地图构建方法、定位方法、电子设备、存储介质。

背景技术

目前，可移动的机器人，例如扫地机器人已经被越来越多的家庭接收并实际使用。目前，目前常见的机器人定位及建图都是依靠主动发射信号，例如激光，红外等，来探测外部环境进而建立地图。例如，一些智能机器人即时定位与地图构建技术为FastSLAM。FastSLAM一般使用激光测距仪或者声呐来实现。FastSLAM由于使用激光、声呐等传感器，在特殊的环境下机器人无法识别，只能通过预判来估计整个环境情况。

由此可见，这些方法无法在所有环境中适用，且功耗大，成本高，获取的信息量少，限制了人工智能在机器人上的应用。

发明内容

本发明为了克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种机器人及地图构建方法、定位方法、电子设备、存储介质，无需主动信号而采用被动的视觉传感器实现地图的构建，视觉传感器功耗小、成本低，且所获得的信号量大，优化了智能机器人的地图构建。

根据本发明的一个方面，提供一种机器人的地图构建方法，包括：

机器人按照预定规则遍历工作区域，根据所述机器人在遍历的过程中实时采集的图像构建初始地图，所述初始地图包括第一地图及第二地图，所述第一地图包括所述工作区域与地图坐标系的映射，所述第二地图包括基于所采集图像提取的场景特征及该场景特征的几何量。

可选地，所述机器人按照预定规则遍历工作区域的步骤包括：

所述机器人沿所述工作区域的边界行驶，以构建轮廓地图；

所述机器人基于所述轮廓地图，规划所述轮廓地图内的遍历路径，并按所述遍历路径行驶，以构建内部地图；以及

将所述轮廓地图及所述内部地图组成所述初始地图。

可选地，所述机器人沿所述工作区域的边界行驶的步骤还包括：

以所述机器人采集图像的方向为正方向，所述机器人按正方向行驶；

当所述机器人识别到障碍对象时，所述机器人由按所述正方向行驶转变为沿所述障碍对象的边界行驶。

可选地，当所述机器人识别到障碍对象时，将所述机器人的当前位置确定为第一位置，所述机器人沿所述障碍对象的边界行驶的步骤还包括：

当所述机器人再次行驶到所述第一位置时，所述机器人判断所述障碍对象为所述工作区域内的障碍物或所述工作区域的边界；

若所述障碍对象为所述工作区域内的障碍物，则所述机器人由沿所述障碍对象的边界行驶转变为按所述正方向行驶；

若所述障碍对象为所述工作区域的边界时，则所述机器人确定所述工作区域的边界行驶完毕。

可选地，所述机器人按照预定规则遍历工作区域时，当根据所采集图像识别到所述工作区域内的特征物体时，依据所述第一地图的地图坐标系，确定所述机器人与所述特征物体之间的距离，当所述距离符合预定距离时，将所述机器人当前实时采集的图像作为场景图像，并基于场景图像提取所述场景特征。