[发明专利]一种车道跟随探索建图方法、存储介质及机器人

说明书

本发明涉及一种车道跟随探索建图方法、存储介质及机器人，该方法包括以下步骤：S01：通过图像传感器获取车道的彩色图片信息；S02：根据车道的彩色图片信息，提取出车道线的颜色信息；S03：根据车道线的颜色信息并结合车道线自身的特征，提取出准确的车道线信息；S04：根据准确的车道线信息，获取车道线相对图像传感器的距离和方向信息；S05：根据车道线相对图像传感器的距离和方向信息，以图像传感器为起点，沿着车道线规划出路径信息；S06：控制图像传感器沿着规划出的路径信息运动，同时通过激光雷达扫描周围环境信息并创建栅格地图。图像传感器在运动中自动标记出车道线信息，并根据车道线信息生成路径信息，减少负荷，并提高部署效率和精度。

技术领域

本发明涉及车道建图的技术领域，尤其是涉及一种车道跟随探索建图方法、存储介质及机器人。

背景技术

对于未知区域的自主探索，是移动机器人的基础功能，在缺少全局定位参考(比如全球定位系统GPS、超带宽UWB定位技术)的环境，例如在室内环境中，移动机器人需要同时对环境进行建图以及在地图中进行定位，上述过程通常称为SLAM (SimultaneousLocalization And Mapping，同步定位与地图构建)。利用SLAM算法，主要用于解决移动物体的地图构建与定位导航的问题。传统的SLAM算法不考虑机器人的运动轨迹，通常的情况是：用户发送控制指令，来控制移动机器人在未知环境中运动；移动机器人利用SLAM算法对环境进行建图，并估计自身位置；这种方案降低了机器人的自主性，并且难以判断建图质量的好坏。

申请公布号为CN110806211A的中国专利公开了一种机器人自主探索建图的方法，所述自主探索建图的方法包括：获取传感器采集的环境数据，利用同步定位与地图构建SLAM算法，在当前估计的SLAM初始环境地图上识别所要访问的区域；针对识别出的访问区域，基于主动探索方式进行路径规划，并按照效用最高原则，从已规划的路径中选出探索路径，执行路径探索操作；根据路径探索结果，建立自主探索对应的环境地图。所述针对识别出的访问区域，基于主动探索方式进行路径规划，并按照效用最高原则，从已规划的路径中选出探索路径，执行路径探索操作，包括：在识别出的访问区域内，对应于将要访问的每个位置，规划出机器人可能采取的候选动作；计算每个候选动作的效用，根据效用计算结果，选出效用最高的候选动作并将其作为路径探索使用的选定动作；基于所述选定动作，执行路径探索操作。

上述中的现有技术方案存在以下缺陷：对于将要访问的每个位置，都要规划出机器人可能采取的候选动作，导致机器人计算负荷加大，建图效率不高，且建图覆盖率不高。

发明内容

本发明目的一是提供一种车道跟随探索建图方法，具有负荷小、精度高和部署效率高的特点。

本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种车道跟随探索建图方法，包括以下步骤：

S01：通过图像传感器获取车道的彩色图片信息；

S02：根据所述车道的彩色图片信息，提取出车道线的颜色信息；

S03：根据所述车道线的颜色信息并结合车道线自身的特征，提取出准确的车道线信息；

S04：根据所述准确的车道线信息，获取车道线相对所述图像传感器的距离和方向信息；

S05：根据所述车道线相对所述图像传感器的距离和方向信息，以所述图像传感器为起点，沿着车道线规划出路径信息；

S06：控制所述图像传感器沿着规划出的路径信息运动，同时通过激光雷达扫描周围环境信息并创建栅格地图。

通过采用上述技术方案，图像传感器在运动中自动标记出车道线信息，并根据车道线信息生成路径信息，减少负荷，并提高部署效率和精度。