[发明专利]基于多传感器移动机器人的建图方法

权利要求书

1.一种基于多传感器移动机器人的建图方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：为机器人安装多种不同的传感器，所述传感器包括惯性测量单元、编码器、双目相机、激光雷达及超声波，每个传感器均与机器人的处理芯片连接；

步骤S2：获取双目相机、惯性测量单元、激光雷达、超声波及编码器的测量数据；

步骤S3：将同一时刻的惯性测量单元数据和编码器数据进行扩展卡尔曼滤波处理，通过运算获得机器人姿态信息和行走路线；

其中，步骤S3具体包括：

步骤S31：获取同一时刻下的惯性测量单元数据和编码器数据；

步骤S32：以惯性测量单元数据格式为标准，通过运动学解耦和航向推算将编码器数据格式转化为惯性测量单元数据格式；

步骤S33：构建扩展卡尔曼滤波器，获取编码器数据作为观测量及观测协方差矩阵，进行状态更新，得到更新后的系统状态及系统协方差矩阵；获取惯性测量单元数据作为观测量及观测协方差矩阵，进行状态更新，得到更新后的系统状态及系统协方差矩阵；发布更新后的状态量及协方差矩阵作为融合后的数据，获取机器人的姿态信息和行走路线；

步骤S4：操作机器人在未知环境下移动，将双目相机数据、激光雷达数据、超声波数据转换成由角度和距离构成的数值对格式，并分别构建环境的二维点云图，以得到三张点云图；

步骤S5：将三张点云图融合成一张点云图，并对不同传感器获取的点云信息进行标注；

步骤S6:将同一位置的三种不同点云信息的差值与预设阈值进行对比，去除失真的点云信息和冗余的点云信息，以完成点云图的优化；

步骤S6具体为：在融合后的点云图上，将同一位置的三种不同点云信息差值与预设阈值进行对比，若大于预设阈值，则挑选出最大优先级类型的点云信息作为最终的点云信息；若等于预设阈值，则挑选出任意传感器生成的点云信息作为最终的点云信息；若小于预设阈值，则采用卡尔曼滤波融合三种不同点云信息；

步骤S7：将步骤S6中优化后的点云图转化为栅格地图，完成地图的创建。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器移动机器人的建图方法，其特征在于，所述双目相机、激光雷达及超声波的扫描频率一致。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器移动机器人的建图方法，其特征在于，步骤S4中对双目相机数据进行格式转化的具体步骤包括：

步骤S41：根据三角形相似原理，计算出障碍物和机器人的距离信息；

步骤S42：利用步骤S3中获取的机器人姿态信息，提取出偏航角；

步骤S43：将同一时刻的距离信息和偏航角组成数值对，完成对双目相机数据格式的转化。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器移动机器人的建图方法，其特征在于，步骤S5中通过不同颜色对不同传感器获取的点云信息进行标注。

5.根据权利要求1所述的基于多传感器移动机器人的建图方法，其特征在于，所述激光雷达为2D激光雷达。

6.根据权利要求1所述的基于多传感器移动机器人的建图方法，其特征在于，所述机器人的底盘为差分轮结构，并包括底盘及设于底盘上的左轮和右轮。