[发明专利]一种机器人建图定位方法

说明书

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种机器人建图定位方法，包括建图定位和地图优化的过程，具体包括：在初始地图中，以初始位置为中心获取环境里程数据和雷达数据，并通过里程数据对雷达数据进行预处理；利用经过预处理的雷达数据与初始地图进行匹配，将经过预处理的雷达数据更新至初始地图中；利用环境里程数据与更新后的地图进行变换处理，优化机器人在地图中的位姿。本发明所公开的机器人建图定位方法，采用激光雷达获取数据，同时利用测距数据对数据进行矫正，在实现建图之后还进行地图的优化，提高了机器人建图定位的鲁棒性，使机器人更能适应多种环境。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种机器人建图定位方法。

背景技术

近几年来随着人工智能技术的发展，移动机器人应用的环境更加广泛，其中比较热门的移动机器人同时定位与建图(SLAM)技术可以有效的提高机器人的自主完成任务的能力。

在动态未知的环境，如何实现移动机器人建图定位，SLAM是一个基本的技术。机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时逐步完善和构建完整地图，这就是一个SLAM的过程。在SLAM中，机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。

目前主流的SLAM技术分为两种：视觉SLAM和激光SLAM。与前者相比，激光SLAM可以提供更加准确鲁棒的位置估计，然而如何实现激光SLAM对所有的场景都有较好的适应性，扔具有一定的挑战。

因此，现有的机器人定位建图技术还存在亟待改进的空间，尤其需要在激光SLAM技术上进行改进以提高机器人定位建图的鲁棒性。故还需要提出更为合理的技术方案，解决现有技术中存在的技术问题。

发明内容

本发明提供一种机器人建图定位方法，通过采用对机器人定位建图的方法进行优化，充分利用激光感应获取精确的环境数据，并通过数据处理分析优化得到精确的空间地图，使机器人的定位建图鲁棒性得到提高。

为了实现上述效果，本发明采用技术方案为：

一种机器人建图定位方法，包括建图定位和地图优化的过程，具体包括：

在初始地图中，以初始位置为中心获取环境里程数据和雷达数据，并通过里程数据对雷达数据进行预处理；

利用经过预处理的雷达数据与初始地图进行匹配，将经过预处理的雷达数据更新至初始地图中；

利用环境里程数据与更新后的地图进行变换处理，优化机器人在地图中的位姿。

上述公开的机器人建图定位方法，采用激光雷达进行数据的采集处理，能够实现激光SLAM方式的建图，并且通过测距数据进行修正优化，在建图过程中减少了误差，提高了鲁棒性。

进一步的，本发明在进行数据采集时，可按照多种方式进行，所述的以初始位置为中心获取环境里程数据，包括：

通过传感器模块和编码模块分别获取对应的加速度数据，并按照如下方法进行融合生成里程数据

p_i＝p_i-1+R_i-1·v_i·Δt

其中，其中，p_i为时刻i机器人的位姿，w_i为IMU采集到的机器人的角速度，R_i表示机器人姿态信息的旋转矩阵，v_i为码盘采集到的机器人的速度，Δt采样周期。

进一步的，还包括采用激光雷达进行数据采集，所述的以初始位置为中心获取雷达数据，包括：