[发明专利]全局代价地图的生成方法、存储介质和智能无人巡检车有效

专利信息
申请号: 202110608198.1 申请日: 2021-06-01
公开(公告)号: CN113219987B 公开(公告)日: 2022-05-17
发明(设计)人: 刘军传;任思旭;谷孝东;曹葵康;袁晨星;常华 申请(专利权)人: 苏州天准科技股份有限公司;苏州天准软件有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 代理人: 徐颖聪
地址: 215000 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 全局 代价 地图 生成 方法 存储 介质 智能 无人 巡检
【说明书】:

发明提供了一种全局代价地图的生成方法、存储介质和智能无人巡检车,属于自动导航领域的点云地图构建技术。方法包括提取参考高精地图的3D点云信息和经标注的矢量信息Vectormap;遍历点云地图PCmap中的所有点pi,求取全局代价地图Costglobal的[m,n]区域内包含的点云数量countmn;寻找点云数量countmn计数中最大值Max(countmn);遍历当前全局代价地图Costglobal的所有位置,计算当前点云数量count’mn和对应的矢量信息状态Vectormap[m,n];判定所有区域可通行情况进行标记,生成带有通行信息标记的全局代价地图Cost’global。通过本方法,可以高效的生产带有通行信息标记的全局代价地图Cost’global,提高了效率和精度,便于推广应用。

技术领域

本发明属于自动导航领域,涉及点云地图构建技术,具体涉及一种全局代价地图的生成方法、存储介质和智能无人巡检车。

背景技术

随着社会和技术的发展,无人驾驶、巡检机器人辅助/替代人工进行巡检得到广泛应用,也使得机器人巡检成为一种未来发展趋势。该应用特别在高危、恶劣、重复作业的环境,成为替代人工巡检的首要选择。巡检机器人具有运动速度快、运行噪声小及维护方便等优点,极大程度降低巡检人员的工作强度,提高巡检效率。

然而,当前的巡检机器人也存在一些问题,如建图、导航、路径、避障等技术不够成熟,尤其对于复杂环境如港口、电厂、野外等难以自主行走,需要人工辅助等问题。同时,路径规划比较程序化,缺乏智能性。此外,对于自建地图中全局代价地图的获取,常规的深加工不够,导致地图精度不高,因此,亟需一种对现有高精地图的点云地图生成标注信息的全局代价地图。

发明内容

为了克服现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种全局代价地图的生成方法、存储介质和智能无人巡检车,其能解决上述问题。

一种全局代价地图的生成方法,方法包括以下步骤:

S1、获取参考高精地图,并提取所述参考高精地图的3D点云信息和经标注的矢量信息Vectormap,所述3D点云信息包括点云地图PCmap,设定预生成的全局代价地图Costglobal的宽W和高H;

S2、遍历点云地图PCmap中的所有点pi,求取全局代价地图Costglobal的[m,n]区域内包含的点云数量countmn,每遍历完一个点pi后更新相应[m,n]区域的计数加1,进入下一区域计算点云数量;

S3、在所有点云数量countmn,的计数中寻找最大值,记作count_max,即count_max=Max(countmn);

S4、遍历当前全局代价地图Costglobal的所有位置,计算当前遍历区域[m,n]的点云数量count’mn,和对应区域内的矢量信息状态Vectormap[m,n];

S5、判定所有区域可通行情况进行标记,完成带有通行信息标记的全局代价地图Cost’global

优选的,步骤S5包括以下步骤:

S51、提取区域[m,n]内的矢量信息状态Vectormap[m,n],若Vectormap[m,n]=0,则该区域[m,n]不可通行;若Vectormap[m,n]=1,则进入下一步;

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