[发明专利]一种改进图优化的地图构建方法及系统

说明书

本发明属于移动机器人的同步定位与构建地图(SLAM)领域，提供了一种改进图优化的地图构建方法及系统。该方法包括，获取数据信息，基于所述数据信息建立顶点与顶点间的约束关系，得到第一位姿和第一位姿图；按照观测距离的不同为第一位姿图中的每个单元格添加修正系数，确定挖掘机的当前位置；对所述第一位姿和第一位姿图进行优化，在优化中根据相机观测到的数据建立似然分布，依据所述似然分布增加固定数目的附加位姿，得到优化后的第二位姿和第二位姿图，其中，所述第二位姿为挖掘机的运动轨迹，所述第二位姿图为地图。

技术领域

本发明属于移动机器人的同步定位与构建地图(SLAM)领域，尤其涉及一 种改进图优化的地图构建方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在 先技术。

目前，智能化和无人化技术在挖掘机上运用越来越广泛。挖掘机作为一种 重要的工程机械，一般都工作在环境恶劣，工况危险的场合。为了提高挖掘机 工作的自动化水平以及保障驾驶员的安全，国内外学者已经对可远程遥控的自 动挖掘机进行了研究。而为保证挖掘机作业具有良好的效果，对挖掘机精准定 位是面临的重要挑战之一。

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM)，最 早在机器人领域中提出，其SLAM问题可以简单描述为：一个在未知位置和未 知环境中移动的机器人，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定 位，同时构建增量式地图。而图优化融合方法能将所有的历史信息和当前信息 一起构建成一个位姿图，基于位姿图构建优化代价函数，将所有历史信息和当 前信息一起优化，能够充分利用历史信息估计当前状态，经常用于室外复杂环 境。

传统的图优化SLAM方法用前端构图和后端优化构图的方法来提高构建地 图的精度和准确性，以闭环检测的方法实现构图的完整性。但是在矿山这种环 境恶劣、特征复杂的环境中，节点的有效性不能很好的保证，从而造成建立的 地图无法精确提供导航定位。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种改进图优化的 地图构建方法及系统，其根据相机观测到的数据建立似然分布，依据所述似然 分布增加固定数目的随机节点，以获得更准确的节点分布来有效提高定位精度； 在闭环检测步骤中提出了修正系数，提高了先验概率的计算精度。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种改进图优化的地图构建方法。

一种改进图优化的地图构建方法，包括：

获取数据信息，基于所述数据信息建立顶点与顶点间的约束关系，得到第 一位姿和第一位姿图；

按照观测距离的不同为第一位姿图中的每个单元格添加修正系数，确定挖 掘机的当前位置；

对所述第一位姿和第一位姿图进行优化，在优化中根据相机观测到的数据 建立似然分布，依据所述似然分布增加固定数目的附加位姿，得到优化后的第 二位姿和第二位姿图，其中，所述第二位姿为挖掘机的运动轨迹，所述第二位 姿图为地图。

进一步地，所述按照观测距离的不同为第一位姿图中的每个单元格添加修 正系数，确定挖掘机的当前位置的过程包括：

将第一位姿图分割为n个单元格；

计算挖掘机出现在当前单元格的概率；

按照观测距离的不同为每个单元格添加修正系数，使修正系数与观测距离 的关系符合高斯分布钟型曲线；

采用修正系数修正先验概率，将先验概率最大的位置作为挖掘机当前位置， 并依此判断挖掘机是否实现闭环。