[发明专利]一种移动机器人SLAM的地图优化方法及系统

权利要求书

1.一种移动机器人SLAM的地图优化方法，其特征在于，包括：

获取移动机器人采集的环境信息；所述环境信息为所述移动机器人在待构建地图的环境中扫描得到；

获取表征环境栅格地图质量的多个指标，具体包括：获取第一指标；所述第一指标为栅格占据率，所述第一指标为η，其中，w_occupied表示被占据的栅格数量，w_all表示栅格总数；获取第二指标；所述第二指标为角点数量，所述第二指标通过Harris角点检测器方法计算得到；获取第三指标；所述第三指标为封闭区域数量，所述第三指标通过对环境栅格地图的拓扑结构分析得到；所述多个指标包括栅格占据率、角点数量和封闭区域数量；

以多个指标为目标，根据所述环境信息和SLAM算法中待优化的多个参数的范围，进行多目标迭代优化，得到所述SLAM算法中的最优参数组合，具体包括：根据所述多个指标确定多目标优化的优化问题为：min{η(p₁),η_c(p₁),η_e(p₁)}；其中，p₁为SLAM算法中待优化的参数组，η(p₁)为参数组p₁对应的栅格占据率，η_c(p₁)为参数组p₁对应的角点数量，η_e(p₁)为参数组p₁对应的封闭区域数量；采用多目标迭代优化算法，对所述优化问题求解，得到所述SLAM算法中的最优参数组合；所述SLAM算法用于根据所述环境信息生成环境栅格地图；

根据所述环境信息，采用所述最优参数组合的SLAM算法生成最优环境栅格地图；所述最优环境栅格地图用于所述移动机器人的导航和定位。

2.根据权利要求1所述的移动机器人SLAM的地图优化方法，其特征在于，所述采用多目标迭代优化算法，对所述优化问题求解，得到所述SLAM算法中的最优参数组合，具体包括：

获取当前迭代次数的初始种群；所述初始种群为SLAM算法中待优化的参数组的取值；

根据当前迭代次数的初始种群和所述环境信息，利用SLAM算法构建当前的环境栅格地图；

根据当前的环境栅格地图计算当前的栅格占据率、当前角点数量和当前封闭区域数量；

判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数；

当当前迭代次数未达到最大迭代次数时，根据SLAM算法中待优化的多个参数的范围对当前迭代次数的初始种群进行更新，得到下一次迭代次数的初始种群，迭代次数加1，进入下一次迭代；

当当前迭代次数达到最大迭代次数时，停止迭代，得到所述优化问题的最优解，得到所述SLAM算法中的最优参数组合。