[发明专利]机器人自主探索建图的方法、设备及存储介质在审
申请号: | 201911202158.6 | 申请日: | 2019-11-29 |
公开(公告)号: | CN110806211A | 公开(公告)日: | 2020-02-18 |
发明(设计)人: | 张米令;刘俊斌;虞坤霖 | 申请(专利权)人: | 炬星科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20 |
代理公司: | 深圳协成知识产权代理事务所(普通合伙) 44458 | 代理人: | 章小燕 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 机器人 自主 探索 方法 设备 存储 介质 | ||
1.一种机器人自主探索建图的方法,其特征在于,所述自主探索建图的方法包括:
获取传感器采集的环境数据,利用同步定位与地图构建SLAM算法,在当前估计的SLAM初始环境地图上识别所要访问的区域;
针对识别出的访问区域,基于主动探索方式进行路径规划,并按照效用最高原则,从已规划的路径中选出探索路径,执行路径探索操作;
根据路径探索结果,建立自主探索对应的环境地图。
2.如权利要求1所述的机器人自主探索建图的方法,其特征在于,所述获取传感器采集的环境数据,利用SLAM算法,在当前估计的SLAM初始环境地图上识别所要访问的区域,包括:
基于传感器模型,分别获取各传感器采集的环境数据;
利用SLAM算法,在当前估计的以栅格形式表示的SLAM初始环境地图上,通过探索空闲栅格和未被探索栅格之间的区域,进行边界探索;
根据边界探索结果,识别出对应的访问区域。
3.如权利要求2所述的机器人自主探索建图的方法,其特征在于,所述通过探索空闲栅格和未被探索栅格之间的区域,进行边界探索,包括:
搜索与所述未被探索栅格相邻的空闲栅格,进行边界栅格的检测;
对所述边界栅格进行聚类,当聚类包含的栅格数量达到预设阈值时,将聚类包含的栅格认定为边界栅格。
4.如权利要求1所述的机器人自主探索建图的方法,其特征在于,所述针对识别出的访问区域,基于主动探索方式进行路径规划,并按照效用最高原则,从已规划的路径中选出探索路径,执行路径探索操作,包括:
在识别出的访问区域内,对应于将要访问的每个位置,规划出机器人可能采取的候选动作;
计算每个候选动作的效用,根据效用计算结果,选出效用最高的候选动作并将其作为路径探索使用的选定动作;
基于所述选定动作,执行路径探索操作。
5.如权利要求4所述的机器人自主探索建图的方法,其特征在于,所述计算每个候选动作的效用,包括:
利用信息熵理论,设置路径的效用函数;
通过计算路径的效用函数值,得到每个候选动作的效用。
6.如权利要求4所述的机器人自主探索建图的方法,其特征在于,所述按照效用最高原则,从已规划的路径中选出探索路径,包括:
利用信息熵理论中的瑞丽熵,对信息进行量化度量,则有:
其中,P(x)为随机变量x的概率分布,α可以看作是增益系数,用于衡量正在考虑P(x)分布的观察者的效率;
当α=c时,定义互信息为:
Ic[P(x)]=Hα=1[P(x)]-Hα=c[P(x)];
基于定义的所述互信息,定义路径的效用函数为:
a*=argmax Ic(a)[P(m|x,d)];
其中,a是规划出的机器人可能采取的所有候选动作,P(m|x,d)为环境地图的当前分布,α=c(a)的值取决于选出的所述选定动作;d为数据的历史记录,即控制输入和传感器的测量值;
通过计算并获取所述效用函数的最大值,即可选出效用最高的候选动作当作选定动作,进而从已规划的路径中选出探索路径。
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