[发明专利]机器人联合建图方法、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种机器人联合建图方法、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：根据建图区域的逻辑区特征、和/或功能特征得到建图分割线，通过所述建图分割线将所述建图区域分割为多个子图；扩展所述建图分割线形成所述子图之间的接缝区，同时，对所述子图进行建图，生成子图地图；识别所述接缝区的定位标识，并根据所述定位标识合并所述子图地图，生成所述建图区域的全幅地图。实现了一种更高效、更准确的多机器人联合建图方案，优化了建图流程，提高了各机器人建图过程中的协同性。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人联合建图方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在现有的机器人控制技术领域中，通常会用到SLAM(simultaneous localizationand mapping)即时定位与地图构建，该技术也称为CML(Concurrent Mapping andLocalization)，同样可被称作为即时定位与地图构建，或称为并发建图与定位。该技术使得可移动机器人可以通过各种传感器收集运行环境的信息，从而自主地建立场地的地图，进一步的，根据地图计算得出自身的位姿信息，从而完成所需的安全移动的功能。

在上述基础技术中，当机器人第一次进入某一环境时完全没有周围信息，此时，将该环境作为未知环境，而当机器人在未知环境中走过一次以后，机器人可以保存自身在每个点记录的环境信息，则它在同一个环境(当该环境没有大变化时)中运行时则认为该环境为已知环境。

可以看出，在上述技术中，采用SLAM技术可以同时支持机器人在未知环境和已知环境中进行工作，其中，已知环境可以减小机器人对于自身位姿估计的不确定性，它的运动稳定性相对也更高。

因此，考虑到现实应用场景下，室内导航所采用的解决方案一般选用低成本传感器，对环境的感知范围和精度相对较低，且无法使用GPS这种全局的定位装置，此时，为了提高机器人的运动稳定性，需要提高对建图的要求。同时，考虑到室内导航的应用场景一般为仓库、产线等场所，需要机器人频繁的停靠在固定的位置，因此，为了保证多台机器稳定运行、减少环境配置的工作量，需要所有机器都对环境有一个统一的认识，也即，每台机器都使用相同的已知环境信息。

可以看出，在实际应用场景中，机器人的使用方希望可以尽快的将位置环境变成已知环境，而且，当针对大规模应用场景时，一台机器建图并不能满足需求，此时，还需要借助多机器人来进行联合建图，目前，还没有一种高效、准确的多机器人联合建图方案。

发明内容

为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本发明提出了一种机器人联合建图方法，该方法包括：

根据建图区域的逻辑区特征、和/或功能特征得到建图分割线，通过所述建图分割线将所述建图区域分割为多个子图；

扩展所述建图分割线形成所述子图之间的接缝区，同时，对所述子图进行建图，生成子图地图；

识别所述接缝区的定位标识，并根据所述定位标识合并所述子图地图，生成所述建图区域的全幅地图。

可选的，所述根据建图区域的逻辑区特征、和/或功能特征得到建图分割线，通过所述建图分割线将所述建图区域分割为多个子图之前，所述方法还包括：

根据预设的建图测量标准标定建图机器人的传感器信息。

可选的，所述根据建图区域的逻辑区特征、和/或功能特征得到建图分割线，通过所述建图分割线将所述建图区域分割为多个子图，具体包括：

通过所述建图分割线将所述建图区域分割为多个子图，得到所述子图的初始轮廓；

对所述初始轮廓的轮廓线进行膨胀处理，直至所述轮廓线两两闭合，由闭合的轮廓线得到更新后的建图分割线。

可选的，所述扩展所述建图分割线形成所述子图之间的接缝区，具体包括：