[发明专利]一种机器人地图构建方法、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种机器人地图构建方法、设备及存储介质，该机器人地图构建方法包括：获取点云数据，对点云进行线特征提取，得到多条初始点云线段；对多条初始点云线段进行线段融合，得到多条融合点云线段；将点云线段集中所有点云线段的端点作为拟合点进行直线拟合，得到拟合线段，其中，点云线段集为融合点云线段和未融合的初始点云线段的集合；获取点云在拟合线段上的投影点；利用投影点构建栅格地图。通过上述方式，本申请能够生成局部精度更高的地图。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及机器人地图构建方法、设备及存储介质。

背景技术

随着机器人技术的不断发展，机器人开始在人们的生活和工作中发挥作用，其中，移动机器人因为其灵活性和机动性，更是在很多场景中能够帮助人们完成相应的任务，例如，在物流运输，电力巡检，消防营救，室内引导等场景中，移动机器人已经逐步替代人工独立执行指定的工作。在研究人员的进一步努力下，移动机器人将会在更多的场景下完成更复杂的任务，给人类社会带来更多的便利。为了使移动机器人能够完成指定的任务，它应该具备自主导航的功能。定位与地图构建是实现自主导航需要解决的基本问题，而同时定位与地图构建(SimultaneousLocalization and Mapping，SLAM)技术正是解决上述两个问题的有效方法，但是现有SLAM技术构建的地图还存在局部建图精度差的问题。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种机器人地图构建方法、设备及存储介质，能够生成局部精度更高的地图。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种机器人地图构建方法，该机器人地图构建方法包括：获取点云数据，对点云进行线特征提取，得到多条初始点云线段；对多条初始点云线段进行线段融合，得到多条融合点云线段；将点云线段集中所有点云线段的端点作为拟合点进行直线拟合，得到拟合线段，其中，点云线段集为融合点云线段和未融合的初始点云线段的集合；获取点云在拟合线段上的投影点；利用投影点构建栅格地图。

其中，点云线段的表示参数包括直线角度、直线距离和线段长度，对多条初始点云线段进行线段融合，得到多条融合点云线段包括：遍历每一条点云线段，点云线段包括未融合的初始点云线段和融合点云线段，将两条点云线段融合为一体形成融合点云线段，并计算融合点云线段的直线角度和直线距离；其中，融合点云线段的直线角度为两点云线段的直线角度的加权平均值，每条点云线段的权重为点云线段的线段长度与融合次数的乘积所占乘积总和的比重；融合点云线段的直线距离为两点云线段的直线距离的加权平均值，每条点云线段的权重为点云线段的线段长度与融合次数的乘积所占乘积总和的比重，乘积总和为两点云线段的线段长度与融合次数的乘积的加和。

其中，点云线段的表示参数包括直线角度、直线距离和线段长度，对多条初始点云线段进行线段融合，得到多条融合点云线段包括：遍历每一条点云线段，点云线段包括未融合的初始点云线段和融合点云线段，响应于两条点云线段的角度差小于第一角度阈值、两条点云线段的距离差小于第一直线距离阈值、两条点云线段的重叠区域大于第一重叠阈值、且两条点云线段中每一条点云线段的两个端点到另一条点云线段的垂直距离均小于第一点线距离阈值，将两条点云线段融合为一体，得到融合点云线段。

其中，两条点云线段的重叠区域为两条点云线段的长度和与端点距离的差值，端点距离为一点云线段的起点到另一点云线段的终点的距离。

其中，第一点线距离阈值与第一重叠阈值成正比。

其中，对多条初始点云线段进行线段融合，得到多条融合点云线段还包括：对多条点云线段进行分类；其中，若两条点云线段的角度差小于第二角度阈值、两条点云线段的距离差小于第二线距离阈值、两条点云线段的重叠区域大于第二重叠阈值、且两条点云线段中每一条点云线段的两个端点到另一条点云线段的距离均小于第二点线距离阈值，则将两条点云线段分为一类。