[发明专利]基于特征点匹配的楼宇内移动机器人多楼层自动建图方法

权利要求书

1.一种移动机器人多楼层自动建图方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100、建立基准楼层地图坐标系，获取所述基准楼层地图坐标系中的预设关键点作为参数一致关键点；

S200、获取经过滤波之后的气压值，通过所述气压值计算所在楼层信息；

S300、判断所述楼层不等于基准楼层，执行基于所述楼层通过激光雷达及航迹推算完成对所述楼层区域的探索，构建所述楼层地图坐标系；

S400、基于所述参数一致关键点计算所述楼层地图坐标系与所述基准楼层地图坐标系的坐标变换关系，根据所述坐标变换关系对所述楼层地图坐标系进行二维旋转与平移变换，使所述楼层地图坐标系的所述参数一致关键点与所述基准楼层地图坐标系中的所述参数一致关键点具有相同坐标；

S500、对地图中关键区域生成位置标签，基于各个楼层电梯出口为坐标参考点构建所述位置标签与电梯出口处的路径规划。

2.根据权利要求1所述的移动机器人多楼层自动建图方法，其特征在于，所述步骤S100包括：

S110、通过激光雷达及航迹推算完成对所在楼层区域的探索，构建所在楼层地图坐标系；

S120、获取所述所在楼层地图坐标系的预设关键点，所述预设关键点为不同楼层存在一致特性的关键点；

S130、将所述预设关键点作为所述参数一致关键点。

3.根据权利要求2所述的移动机器人多楼层自动建图方法，其特征在于，所述步骤S110包括：

通过遥控或自主导航的方式控制机器人移动经过所在楼层的所有区域，采集激光雷达数据；

通过所述激光雷达数据及航迹推算数据构建所在楼层地图坐标系，所述航迹推算数据为：

x_t＝x_t-1+vΔt cos(θ_t)

y_t＝y_t-1+vΔt sin(θ_t)

θ_t＝θ_t-1+wΔt，

其中，

Δx＝vΔt cos(θ_t)

Δy＝vΔt sin(θ_t)

式中Δx，Δy为坐标系中x方向和y方向的位移，v为所述机器人的运动速度，Δt为所述机器人的控制周期，θ_t为所述机器人的姿态角度，w为所述机器人的移动角速度，x_t-1是相对t时刻的上一时刻在坐标系中X方向上的位置，y_t-1是相对t时刻的上一时刻在坐标系中y方向上的位置，θ_t-1是相对t时刻的上一时刻所述机器人的姿态角度。

4.根据权利要求2所述的移动机器人多楼层自动建图方法，其特征在于，所述预设关键点包括电梯拐角、走廊转角及下水管道。

5.根据权利要求1所述的移动机器人多楼层自动建图方法，其特征在于，所述步骤S200包括：

S210、采集当前气压数据；

S220、对所述气压数据进行均值滤波、中值滤波以及低通滤波；

S230、通过滤波后的气压数据确定当前所在的楼层信息。

6.根据权利要求5所述的移动机器人多楼层自动建图方法，其特征在于，所述步骤S230包括：

S231、根据气压随海拔变化关系，通过获取当前楼层气压值，得到当前机器人所处楼层的海拔高度；

S232、通过计算所述当前楼层气压值与所述基准楼层气压值的差值，得到所述当前楼层与所述基准楼层的海拔高度变化值；

S233、根据所述海拔高度变化值与每层楼的层高值，计算得到所述当前楼层与所述基准楼层的楼层变化量；

S234、根据所述基准楼层的层高值与所述楼层变化量得到当前楼层层高值。