[发明专利]一种基于局部地图的地图修正方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于局部地图的地图修正方法，包括以下步骤：机器人采集激光数据；利用采集的激光数据在原始Global地图中进行定位导航，包括：计算机器人在原始Global地图的预测位姿和预测位姿的置信度分值；生成局部地图；判断定位是否丢失，若定位没有丢失，则继续定位导航，若定位丢失，则利用生成的局部地图修正Global地图。本发明增强了机器人自动定位导航的稳定性、安全性，大大降低了机器人跌落到道路之外的风险，有助于实现机器人自救并可持续执行任务。

技术领域

本发明涉及巡检机器人领域，具体涉及一种基于局部地图的地图修正方法及系统。

背景技术

近年来，随着科技的发展，巡检机器人已经成为诸如变电站等特殊工程场所设备巡检的重要辅助，巡检机器人可以利用传感器设备感知周边环境实现对高精度环境地图的构建并根据该地图实现机器人可重复的自主导航。随着技术的不断发展进步，3D激光较2D激光，由于具有点云信息丰富、定位更加稳定的优势，在机器人构建地图与自主定位导航方面得到更加广泛的应用。目前，国内外已有的主流3D激光SLAM(即时定位与建图)技术，已经实现了机器人在理想场景环境中基于激光传感器采集数据构建地图以及根据地图自主定位的功能。然而，上述技术构建的地图是静态的，但实际的环境可能会发生动态的改变，例如环境中随季节变化的植物生长与凋零、人为的场景改造等因素都会造成地图与实际环境存在较大的不吻合。在现有技术中，机器人依据之前的地图在发生变化的场景区域中行进，机器人定位精度会受到影响，不稳定且不可控，乃至发生定位丢失的情况，造成机器人的损坏或耗费较多人力辅助机器人，费时费力。

针对以上问题，本专利引入一种基于局部地图的地图修正方法及系统，增强了机器人自动定位导航的稳定性、安全性，大大降低了机器人跌落到道路之外的风险，有助于实现机器人自救并可持续执行任务。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于局部地图的地图修正方法，包括以下步骤：

机器人采集激光数据；

利用采集的激光数据在原始Global地图中进行定位导航，包括：

计算机器人在原始Global地图的预测位姿和预测位姿的置信度分值；

生成局部地图；

判断根据预测位姿的置信度分值定位是否丢失，若定位没有丢失，则继续定位导航，若定位丢失，则利用生成的局部地图修正Global地图。

所述利用局部地图修正原始Global地图具体包括：

计算机器人在局部地图中的位姿；

根据机器人在原始Global地图中的位姿和机器人在局部地图中的位姿计算局部地图和原始Global地图的匹配关系；

根据匹配关系将局部地图与原始Global地图进行叠加，完成对原始Global地图的修正。

进一步地，所述计算自身的预测位姿和预测位姿的置信度分值具体为：

利用里程计和惯性导航单元记录的前两帧激光数据对应的机器人位姿，计算机器人位移速度和旋转速度，利用所述位移速度、旋转速度和前一帧位姿计算下一帧的位姿初值即预测位姿初值；

以预测位姿初值为中心，基于扫描参数确定各扫描角度，将各扫描角度的位姿作为预测位姿初值的所有的候选位姿；

计算各候选位姿的置信度和置信度分值，选择置信度分值最高的候选位姿作为机器人的预测位姿；

进一步地，所述根据预测位姿的置信度分值判断定位是否丢失具体为：

若预测位姿的置信度分值大于设定的阈值，则表明定位未丢失；

若连续数帧的预测位姿的置信度分值小于设定的阈值，则表明定位丢失。