[发明专利]伪激光数据生成方法、地图构建方法、导航方法及系统

权利要求书

1.一种地图融合方法，其特征在于，将激光二维地图与伪激光二维地图进行融合，得到融合二维地图；激光二维地图由基于粒子滤波器的SLAM算法而构建；基于粒子滤波器的SLAM算法中的建议分布函数融合激光观测数据；伪激光二维地图由基于粒子滤波器的SLAM算法而构建；基于粒子滤波器的SLAM算法中的建议分布函数融合伪激光数据；

所述伪激光数据的生成方法，包括：

接收视觉传感器传送来的障碍物视觉信息；

保留视觉传感器观测视角范围内以及最大有效观测高度范围内的障碍物视觉信息，进而生成三维点云；

将三维点云纵向按列扫描，逐列提取出深度信息最小的点来模拟激光信号的点，进而生成伪激光数据；

所述伪激光二维地图由基于粒子滤波器的SLAM算法而构建的过程，包括：

采样步骤：根据上一次机器人位姿估计结果，从融合所述的伪激光数据生成方法生成的伪激光数据的建议分布函数中采样 得到新的粒子集；

权重计算步骤：根据重要性采样原则，为每个粒子分配一个重要性权重；

重采样步骤：通过评估所有粒子权重的分散程度进行判断粒子是否执行重采样过程；

地图构建步骤：根据位姿估计结果和上一时刻已创建的地图,并基于历史观测数据,对于每个粒子分别创建新地图，最终得到用于机器人安全导航的二维地图；

在融合伪激光二维地图和激光二维地图的过程中，融合二维地图预设宽度边框的栅格的状态属性直接采用激光二维地图等宽度边框的栅格的状态属性；

除边框的栅格外，在融合伪激光二维地图和激光二维地图的过程中：

当伪激光二维地图和激光二维地图的对应栅格的状态属性相同时，融合二维地图对应的栅格的状态属性与当前状态属性相同；

当伪激光二维地图和激光二维地图的对应栅格的状态属性不同，且激光二维地图对应栅格的状态属性为占有时，融合二维地图对应的栅格的状态属性为占有。

2.如权利要求1所述的一种地图融合方法，其特征在于，除边框的栅格外，在融合伪激光二维地图和激光二维地图的过程中：

当伪激光二维地图和激光二维地图的对应栅格的状态属性不同，且激光二维地图对应栅格的状态属性为空闲或未知时，若伪激光二维地图对应栅格的状态属性与其周围八个栅格的状态属性中任一者存在相同状态属性时，融合二维地图对应的栅格的状态属性与伪激光二维地图对应栅格的状态属性相同。

3.如权利要求2所述的一种地图融合方法，其特征在于，除边框的栅格外，在融合伪激光二维地图和激光二维地图的过程中：

当伪激光二维地图和激光二维地图的对应栅格的状态属性不同，且激光二维地图对应栅格的状态属性为空闲或未知时，若伪激光二维地图对应栅格的状态属性与其周围八个栅格的状态属性中任一者均不存在相同状态属性时，融合二维地图对应的栅格的状态属性与激光二维地图对应栅格的状态属性相同。

4.一种导航方法，其特征在于，基于如权利要求1-3中任一项所述的地图融合方法构建得到融合地图进行全局路径规划和动态障碍物避障。

5.一种机器人系统，其特征在于，包括视觉传感器、激光传感器和控制器，所述视觉传感器和激光传感器均与控制器相连，所述控制器，包括：

数据处理模块，其被配置为采用如权利要求1所述的伪激光数据的生成方法对视觉传感器传送来的障碍物视觉信息进行处理，生成伪激光数据；

地图构建模块，其被配置为采用如权利要求1中所述的伪激光二维地图由基于粒子滤波器的SLAM算法而构建的过程构建得到伪激光二维地图；

地图融合模块，其被配置为采用如权利要求1-3中任一项所述的地图融合方法构建得到融合地图；

导航模块，其被配置为采用如权利要求4所述的导航方法进行导航及路径规划。