[发明专利]一种导航方法、装置、轮式机器人及存储介质

权利要求书

1.一种导航方法，其特征在于，包括：

根据预先构建的目标3D定位地图对应的2D栅格地图确定未知区域的目标导航边界点；

根据所述目标导航边界点、预先获取的定位信息和障碍物信息确定未知区域的最优导航路径；

按照所述最优导航路径控制所述目标机器人移动至所述目标导航边界点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据预先构建的目标3D定位地图对应的2D栅格地图确定未知区域的目标导航边界点之前，还包括：

根据预先获取的目标图像和原始点云数据估计目标机器人的原始运动状态；其中，所述目标机器人包括：激光雷达和双目相机；所述目标图像通过所述双目相机采集得到；所述点云数据通过所述激光雷达采集得到；

根据所述原始运动状态和所述原始点云数据构建对应的目标3D定位地图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预先获取的目标图像和原始点云数据估计目标机器人的原始运动状态，包括：

选取至少两个目标图像中的视觉特征点；

根据原始点云数据和所述目标图像对应的深度图确定每个所述视觉特征点的深度；所述深度用于表征目标机器人与目标物之间的相对距离；

利用所述视觉特征点和所述视觉特征点的深度估计所述目标机器人的原始运动状态。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述视觉特征点和所述视觉特征点的深度估计所述目标机器人的原始运动状态，包括：

利用所述视觉特征点和所述视觉特征点的深度估计所述双目相机的原始运动状态；

根据所述双目相机的原始运动状态，以及所述双目相机与所述目标机器人之间的相对位置估计所述目标机器人的原始运动状态。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始运动状态和所述原始点云数据构建对应的目标3D定位地图，包括：

根据所述原始运动状态、所述原始点云数据和对应的权重系数得到对应的优化点云数据和目标运动状态；

根据所述优化点云数据和目标运动状态构建对应的目标3D定位地图。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据预先构建的目标3D定位地图对应的2D栅格地图确定未知区域的目标导航边界点，包括：

将实时构建的目标3D定位地图转换为对应的2D栅格地图；

根据目标探索算法和所述2D栅格地图确定已知区域和未知区域之间的原始边缘点；

通过预设聚类算法剔除所述原始边缘点中的无效边缘点，得到对应的目标边缘点；

按照所述目标边缘点组成对应的目标导航边界点。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标导航边界点、预先获取的定位信息和障碍物信息确定未知区域的最优导航路径，包括：

根据所述目标导航边界点、预先获取的定位信息和障碍物信息确定多个可导航路径；

根据每个可导航路径的行驶距离确定未知区域的最优导航路径。

8.一种导航装置，其特征在于，包括：

边界点确定模块，用于根据预先构建的目标3D定位地图对应的2D栅格地图确定未知区域的目标导航边界点；

导航路径确定模块，用于根据所述目标导航边界点、预先获取的定位信息和障碍物信息确定未知区域的最优导航路径；

移动模块，用于按照所述最优导航路径控制所述目标机器人移动至所述目标导航边界点。