[发明专利]多机器人建图方法、系统、计算机存储介质及电子设备

说明书

本发明提供了一种多机器人建图方法、系统、计算机存储介质及电子设备，方法包括以下步骤：S1、由多个机器人中的一个机器人构建一个子地图作为初始地图上传至主机；S2、主机将初始地图下发至每个机器人；S3、每个机器人分别在初始地图内运动，直至获得各自在初始地图中的位姿；S4、每个机器人分别以当前在初始地图中的位姿作为下一个子地图的初始位姿构建新的子地图；S5、主机将来自各个机器人的新的子地图进行拼接；S6、调整各个新的子地图的位姿，使所有新的子地图之前的位姿误差和匹配误差之和最小；S7、将调整后的多个新的子地图按位姿关系映射至同一张地图中，得到新的地图。根据本发明的方法，可以大幅提高大场景下的建图效率。

技术领域

本发明涉及机器人建图技术领域，更具体地，涉及一种多机器人建图方法、多机器人建图系统、计算机存储介质及电子设备。

背景技术

目前，在对某一环境进行建图时，通常是由单机器人建图，其具体操作是：通过单个机器人在环境中移动，并依据机器人运动信息和传感器获取的环境信息来构建环境地图。

现有的技术方案在应用于小范围环境建图时比较适用，但是在需要对大场景进行建图时，单机器人在大场景下建图效率低，耗时大，成本比较高，难以推广使用。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种多机器人建图方法、多机器人建图系统、计算机存储介质及电子设备，可以有效提高大场景下建图效率。

为解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种多机器人建图方法，包括以下步骤：S1、由多个机器人中的一个机器人构建一个子地图作为初始地图上传至主机；S2、主机将所述初始地图下发至每个所述机器人；S3、每个所述机器人分别在所述初始地图内运动，直至获得各自在所述初始地图中的位姿；S4、每个所述机器人分别以当前在所述初始地图中的位姿作为下一个子地图的初始位姿构建新的子地图，并发送至主机；S5、主机将来自各个机器人的新的子地图进行拼接，同时进行闭环检测；S6、调整各个新的子地图的位姿，使所有新的子地图之前的位姿误差和匹配误差之和最小；S7、将调整后的多个新的子地图按位姿关系映射至同一张地图中，得到新的地图。

根据本发明实施例的多机器人建图方法，通过多机器人并行建图，可以大幅提高大场景下的建图效率；一个机器人在生成初始地图后，先进行定位，再扩展地图，保证了地图的一致性；各个机器人基于运动信息和激光扫描数据生成子地图后发送至主机，而非直接将运动信息和点云数据发送至主机，很大程度上降低了通信压力；并且闭环检测保证了大场景地图不会发生漂移，保证了建图效果的可靠性。

根据本发明的一些实施例，步骤S1包括：

S11、选择多个机器人中的一个为初始机器人，记录其初始位置为x₀；

S12、控制所述初始机器人在预定范围内活动，使所述初始机器人能够扫描到预定范围内周围环境的轮廓信息；

S13、记录所述初始机器人在运动过程中的机器人位姿x₁:_t和激光点云数据z_1:t，则有目标函数如下：

式中Ω₀为初始位姿协方差，g(u_t,x_t-1)为机器人运动模型，u_t为控制量，R_t为运动噪声协方差，h(m_t,x_t)为观测模型，m_t为地图特征，Q_t为观测噪声协方差；

S14、调整各个时刻下所述初始机器人的位姿x_1:t，使目标函数J最小化；

S15、以优化后的机器人位姿和对应的激光点云数据生成一个局部地图；