[发明专利]室内移动机器人、建图方法、定位方法以及建图定位装置

说明书

本申请涉及机器人建图定位导航领域，公开了一种室内移动机器人、建图方法、定位方法以及建图定位装置，包括：获取机器人所处环境的激光点云以及机器人位姿，进行平面栅格地图建图；在机器人的位姿变化或距离上次获取视觉数据帧的时间间隔超过阈值时，获取视觉数据帧后获得视觉路标；将视觉路标与视觉关键帧匹配，若匹配度低于预设值时，则将视觉数据帧补充为新的视觉关键帧；然后进行视觉特征地图建图，根据新的视觉关键帧进行回环检测，获取并保存平面栅格地图以及视觉特征地图。本申请在大范围室内环境下建图与定位鲁棒性强，而且建图和定位精度更高、速度更快。

技术领域

本发明涉及机器人建图定位导航领域，尤其是涉及一种室内移动机器人、建图方法、定位方法以及建图定位装置。

背景技术

同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping, SLAM）是室内移动机器人的基础核心功能，目前室内移动机器人主要采用激光SLAM或视觉SLAM；激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云，通常激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位；视觉SLAM具有获取外界图像信息的特点，它可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能力。

激光SLAM在小范围室内环境具有较好表现，但是在较大范围的室内环境(机场，展览馆等)时，由于激光扫描比较缺乏特征，闭环检测容易失败，导致建图效果不佳。同样由于激光扫描缺乏特征，在没有进行位姿跟踪的情况下，单纯依靠激光雷达也无法完成全局定位，对动态环境下的定位的效率低下。视觉SLAM由于视觉图像具有丰富的特征，闭环检测容易成功，而且可以单独完成全局定位，但是视觉SLAM计算量很大，很难达到实时定位，鲁棒性较差，而且定位精度较差。

针对上述相关技术，发明人认为在对室内移动机器人进行定位时，在大范围室内环境下建图与定位的鲁棒性较差，对动态环境的抵抗性较弱，建图和定位的精度及速度都较低。

发明内容

为了增强机器人在大范围室内环境下建图与定位鲁棒性，并提高对动态环境的抵抗性，提升建图和定位精度及速度，本申请提供一种室内移动机器人、建图方法、定位方法以及建图定位装置。

第一方面，本申请提供的一种室内移动机器人建图方法，采用如下的技术方案：

一种室内移动机器人建图方法，包括：

获取机器人所处环境的激光点云；

基于激光点云匹配获取机器人位姿，并估计机器人的运动速度；

以所述机器人的运动速度估计下一帧激光点云匹配的初始位姿，进行平面栅格地图建图；

在机器人的位姿变化达到变化阈值时或距离上次获取视觉数据帧的时间间隔达到时间阈值时，获取视觉数据帧并参与视觉特征地图建图计算，然后获得视觉路标；

获取当前视觉关键帧，基于当前视觉数据帧获得当前视觉关键帧的视觉路标；

将视觉数据帧中的视觉路标与当前视觉关键帧匹配，若匹配度低于预设值时，则将视觉数据帧补充为新的视觉关键帧，根据新的视觉关键帧进行视觉特征地图建图；

根据新的视觉关键帧进行回环检测，若回环检测合格，获取并保存由激光点云匹配得到的平面栅格地图以及由视觉路标匹配得到的视觉特征地图。