[发明专利]一种自动更新移动机器人地图的方法及装置

权利要求书

1.一种自动更新移动机器人地图的方法，其特征在于步骤包括：

S1在预设地图全局坐标位设定锚点，为锚点设定第一识别特征，以供采用激光点云构建地图，并通过预设第一特征阈值，筛选出锚点；

S2根据第一算法获取锚点所处地图全局坐标值；

S3当移动机器人检测到当前定位位置低于预设阈值时，开启建图模式，并根据第二算法，获取移动机器人位姿；

S4构建局部地图，以锚点为约束，建立地图更新区块，并替换地图对应区块完更新。

2.根据权利要求1所述的自动更新移动机器人地图的方法，其特征在于，所述步骤S1中激光点云构建地图步骤包括：

S11记录当前帧t₀的激光位姿T₀，将激光点数据转换为当前的坐标系后，将激光点数据建立一个kdTree，利用匀速运动模型V和激光时间间隔Δt估计下一时刻ti激光位姿T_i，其中T_i＝T₀+V*Δt，另外V会根据计算的位姿变化更新；

S12将下一时刻的激光点数据根据位姿T_i进行转换，对于t_i时刻的每一个激光点(x_i，y_i)，利用kdTree搜索当前距离最近的点的坐标(Lx_i，Ly_i)，以根据当前时刻的位姿，建立目标函数

S13对目标函数迭代优化求得最优当前位姿T_i，以满足目标函数取得极小值；

S14根据运动距离和时间设定关键帧，对满足条件的激光帧设置为关键帧，同时进行闭环检测，利用图优化算法完成整个SLAM建图。

3.根据权利要求1所述的自动更新移动机器人地图的方法，其特征在于，所述锚点为反光柱，其第一识别特征为反光特性，所述第一特征阈值包括：区别于所处环境物体的反射率阈值，及反光柱半径阈值中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的自动更新移动机器人地图的方法，其特征在于，所述步骤S2中第一算法步骤包括：

S21获取当前移动机器人运动位置时刻的距离，角度数据以及反射率，以通过反射率阈值提取出当前时刻的锚点激光点坐标；且该锚点激光点坐标是在当前时刻激光局部坐标系下表示；

S22对每个激光点P_i(i＝1，2，3…n)计算相邻激光点之间的欧式距离，当其距离小于预设阈值，同时反射率达到第一特征阈值时，通过聚类算法提取出属于锚点的激光点，这些激光点坐标在全局地图中通过锚点形状拟合得到锚点中心位置所处地图全局坐标。

5.根据权利要求1所述的自动更新移动机器人地图的方法，其特征在于，所述步骤S3中第二算法步骤包括：

S31获取当前时刻t_i的移动机器人位姿T_i，将激光点数据根据当前时刻位姿转换得到全局的激光点坐标(x_i，y_i)；

S32根据第一特征阈值提取属于锚点的激光点坐标(reflector_x_i，reflector_y_i)；利用已有地图坐标点建立kdtree；分别搜索对应的距离最近的激光点(map_x_i，map_y_i)以及地图中锚点坐标(map_reflector_x_i，map_reflector_y_i)，计算优化目标函数f(T_i)＝[(x_i-map_x_i)²+(y_i-map_y_i)²+pWeight*((reflector_x_i-map_reflector_x_i)²+(reflector_y_i-map_reflector_y_i)²)]；

S32利用非线性优化高斯牛顿算法对目标函数迭代求解，使得满足目标函数取得极小值，以获取最优的当前机器人位姿。