[发明专利]室内机器人的导航地图自主更新方法、设备和存储介质

权利要求书

1.室内机器人的导航地图自主更新方法，其特征在于：所述更新方法包括以下步骤：

S1、建筑场地基础地图预搭建：

使用三维激光扫描仪扫描建筑场地，得到该建筑场地的三维场景地图和二维导航地图；三维场景地图中内置有多个基础子图点云数据，基础子图点云数据内置有多个基础点云数据库；

S2、机器人进场并采集实时信息：

录入工作任务至机器人，机器人驶入建筑场地：

机器人自带有单线激光雷达扫描实时点云数据，机器人底部的底盘里程计纪录机器人的实时位姿变化数据；

S3、搭建模块建立实时子图点云数据：

将机器人拍摄的实时点云数据与基础点云数据库作对比，得到校正位姿变化数据；

根据校正位姿变化数据的变化量生成实时子图云点数据；

确定初步定位坐标以及实时局部地图；

S4、确定机器人高精度坐标：

根据初步定位坐标反解出高精度实时点云数据；

高精度实时点云数据在二维导航地图中的坐标即为机器人高精度坐标；

S5、判断是否触发三维场景地图的更新：

是，则将实时局部地图更新至三维场景地图；

否，则不更新。

2.根据权利要求2所述的室内机器人的导航地图自主更新方法，其特征在于：在S3中，所述将机器人拍摄的实时点云数据与基础点云数据库作对比，得到校正位姿变化数据具体的为：

S3.1、将实时点云数据与基础点云数据库做匹配，得到与实时点云数据匹配的基础点云数据；

S3.2、将基础点云数据置于二维导航地图中，得到基础位姿变化数据；

S3.3、将基础位姿变化数据与实时位姿变化数据作融合得到校正位姿变化数据。

3.根据权利要求2所述的室内机器人的导航地图自主更新方法，其特征在于：在S3中，所述根据校正位姿变化数据的变化量生成实时子图云点数据具体的为；

S3.4、判断校正位姿变化数据的变化量是否达到关键帧录入阈值；

是，则将当前的实时点云数据作为一个关键帧录入至实时子图点云数据，进入下一步；

否，则返回S3.1。

4.根据权利要求2所述的室内机器人的导航地图自主更新方法，其特征在于：所述关键帧录入阈值为：校正位姿变化数据中的机械人位移量超过30cm或机器人偏转角度超过15°。

5.根据权利要求4所述的室内机器人的导航地图自主更新方法，其特征在于：在S3中，确定初步定位坐标以及实时局部地图具体的为；

S3.5、将校正位姿变化数据置于二维导航地图中，得到机器人初步定位坐标；

S3.6、将S3.4中构建的子图点云数据与初步定位坐标作融合，生成实时局部地图。

6.根据权利要求5所述的室内机器人的导航地图自主更新方法，其特征在于：在S3中，还包括；

S3.7、判断子图点云数据是否达到帧数阈值；

是，则剔除距离当前时间戳最久的关键帧，进入下一步；

否，则直接进入下一步。

S3.8、判断是否到达定位更新阈值：

是，则输出此时的实时点云数据、初步定位坐标至定位模块，定位模块开始工作，搭建模块返回S3.1；

否，则直接返回S3.1。

7.根据权利要求5所述的室内机器人的导航地图自主更新方法，其特征在于：在S4中，所述根据初步定位坐标反解出高精度实时点云数据具体的为：

定位模块将初步定位坐标置于三维场景地图，得到此时的目标基础子点云数据；

将实时点云数据与目标基础子点云数据作匹配，得到高精度实时点云数据。