CN104035444A - 机器人地图构建存储方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机器人地图构建存储方法，运用电子罗盘、里程计结合GPS来实现机器人定位和坐标计算，在创建地图数据前机器人首先沿着边界线围绕工作区域运行一圈，建立地图边界数据，并推算出地图数据与存储单元地址的映射关系，然后机器人在区域内运行并建立内部地图数据。地图数据的格式为：{X坐标，Y坐标，地图栅格属性}，为了便于数据存取，数据按照一定规律映射在存储空间内。

Description

机器人地图构建存储方法

技术领域

本发明属于机器人技术领域，涉及一种构建地图信息的方法。

背景技术

目前市场上的大多数割草机器人的割草路径都是随机的，因此导致割草机除完草后的草坪略显凌乱，同时割草实现对工作区域的完全遍历需要花费更多时间，导致效率较低，而非智能式割草机虽然能在人工的操作下割出平整的草坪，但是比较费时费力，因此将自动定位技术与割草机相结合来实现割草机的定向定位，并运用地图构建技术实现机器人的自主路径规划，最终割出平整规则的草坪。

发明内容

技术问题：本发明提供一种实现割草机器人的自动路径规划，能够快速完成地图数据存储和读取，提高地图构建和使用的效率的机器人地图构建存储方法。

技术方案：本发明的机器人地图构建与存储方法，包括以下步骤：

1)将基站坐标设为机器人起始坐标(x₀,y₀)，并设定机器人从基站出发时，工作区域内x坐标的最大值x_max的初始值、最小值x_min的初始值，y坐标的最大值y_max的初始值、最小值y_min的初始值分别为x_max＝x₀，x_min＝x₀，y_max＝y₀，y_max＝y₀；

2)然后机器人从基站出发，沿着工作区域的边界线运行一周后返回基站，运行过程中，按照如下方式不断更新x坐标的最大值x_max、最小值x_min，y坐标的最大值y_max、最小值y_min：在任意i时刻分别对比坐标(x_i,y_i)与上一次更新的x_max、x_min、y_max、y_min的大小关系，若x_i＜x_min则x_min＝x_i，否则x_min的值保持不变，若x_i＞x_max则x_max＝x_i，否则x_max的值保持不变，若y_i＜y_min则y_min＝y_i，否则y_min的值保持不变，若y_i＞y_max则y_max＝y_i，否则y_max的值保持不变，其中，(x_i,y_i)为i时刻时机器人的坐标；

3)根据机器人沿边界线运行一周后最终更新得到的x_max、x_min、y_max、y_min，确定表征边界线最大范围的四个坐标点分别为(x_a,y_max)、(x_b,y_min)、(x_max,y_a)、(x_min,y_b)，其中x_a为y_max对应的横坐标、x_b为y_min对应的横坐标，y_a为x_max对应的横坐标，y_b为x_min对应的横坐标；

然后根据这四个表征边界线最大范围的坐标计算出工作区域内x坐标最大差值X_max＝x_max-x_min和y坐标最大差值Y_max＝y_max-y_min；

同时计算出工作区域的中心坐标(x_c,y_c)，其中，x_c＝[(x_max+x_min)2]，y_c＝[(y_max+y_min)/2]；

4)根据下式计算出表征地图大小的参数n：n＝[X/2Δ]+1；

其中Δ为正方形地图栅格的边长，X为工作区域最大范围内x坐标最大差值X_max和y坐标最大差值Y_max的较大值，即当X_max≥Y_max时，X＝X_max,而X_max＜Y_max时，X＝Y_max；

5)根据表征地图大小的参数n实现地图数据与存储单元地址的映射，具体方法为：将所有地图栅格的数据按照{x_i，y_i，地图栅格属性}的格式存储在存储单元中，其中每个地图栅格数据占用存储单元空间大小为m字节，地图中心坐标(x_c,y_c)存储在存储单元的起始地址，该起始地址在存储单元中与最小地址的偏移量为k，k≥0，其他坐标(x_i,y_i)的存储位置根据下式求得的该坐标与最小地址的偏移量来确定：

M(2n+1)m+Nm+k；

其中，M、N由以下方法确定：

L₁＝(x_i-x_c)/Δ，L₂＝(y_i-y_c)/Δ；

当L₁>0时，M＝2|L₁|，当L₁<0时，M＝2|L₁|-1；

当L₂>0时，N＝2|L₂|，当L₂<0时，N＝2|L₂|-1。

本发明方法的优选方案中，步骤5)中的地图栅格属性由多种与机器人地图相关的元素组成，包括用于表征地图栅格内的环境的属性和表征机器人是否经过此地图栅格的属性。

本***的方法能够完成机器人地图的创建与存储，从而实现机器人的自主定位导航，在创建地图数据时机器人首先围绕工作区域运行一圈，根据传感器计算出的坐标值计算出地图边界的数据，并生成地图数据与存储单元地址的映射关系，然后机器人在边界区域内建立内部地图数据，并更新数据存储器中的地图属性；在地图坐标建立后，机器人按照地图运行，机器人通过定位后读取当前坐标以及相邻四个坐标的数据，根据前进方向以及相邻坐标的栅格特性来判断机器人的下一步动作和运行方向，在机器人工作电压不足时，机器人自动存储当前坐标与航向并返回基站充电，完成充电后读取上次记录的坐标和航向，并自动规划最优路径到达坐标位置，然后继续工作。本发明方法中，机器人通过定位导航传感器构建出地图数据，并将地图数据与存储单元地址一一映射，方便大量地图数据的存储与读取。

有益效果：本发明与现有技术相比，具有以下优点：

本发明能够很好地实现地图数据的构建与存储，该方法中机器人地图数据为栅格形式，使用栅格地图的属性能够很好地描述地图环境，鉴于栅格地图的数据量较大的原因，在建立地图时，机器人从基站出发，沿着绕边界线运行，运行过程中不断推算当前的坐标，在运行一周后获取表征地图大小的四个重要特征坐标点，分别为地图横坐标最大和最小的两个点，以及纵坐标最大和最小的两个点，然后根据这四个特征坐标点自主生成地图数据与存储单元地址映射关系，通过地址映射的建立将地图数据与存储单元紧密结合起来，不仅能够实现地图数据的快速读取与存储，同时采用参数调节的方式可以使该方法在不同的地图大小下均能适用，使机器人能够在任何工作环境下运行。

通过该方法建立地图数据后，地图数据具有唯一性，即存储单元的内容与整个环境地图坐标一一对应，当机器人运行过程中需要调用地图时，只需要计算出当前坐标对应于映射图中的参数即可快速读取地图数据，能够保证机器人对环境地图有一个很清晰的认知。

附图说明

图1为栅格地图示意图；将地图用栅格的形式表示，每个格点中的数字代表该栅格内的属性；

图2为沿边界运行图；通过该方式确定地图的大小与参数；

图3为存储单元地址映射图；表示地图数据与存储单元地址的映射关系。

具体实施方式

下面对本发明技术方案进行进一步详细说明。

本发明方法中，所述的机器人主要是割草机器人，它是一种四轮式机器人，后两轮为差动轮，能够实现机器人任意方向的运动，机器人由锂电池供电，在一定的区域范围内自主工作，该区域由边界线人为圈定，可以为任意形状和大小，边界线为通电导线，导线内通有特定的边界信号，该边界信号由充电基站发出，同时基站能够给机器人提供充电的来源，当机器人电量不足时会自动沿着边界线返回基站充电，充满电后自动出基站工作，机器人通过安装在机器人内部的感应线圈接收边界线发出的电磁信号来识别机器人处于边界线的内部或外部。同时，该机器人还能够通过霍尔传感器识别外部障碍物，当机器人被抬起或者遇到障碍物时霍尔传感器会发出信号，从而实现机器人的环境识别。

在建立地图时，机器人能够运用电子罗盘、里程计、GPS实现自主定位导航，通过电子罗盘测量航向角，然后结合里程计航位推算出机器人的相对坐标，再根据GPS的坐标进行绝对定位和误差消除，最终得到机器人任意时刻的坐标(x_k,y_k)。具体推算方法如下：

割草机器人在运行时可以认为是在一定的二维平面的运行，构建一个局部的平面直角坐标系，设x为局部平面直角坐标系的正东方向，y为局部平面直角坐标系的正北方向。设割草机器人初始时刻t₀的位置R₀坐标为(x₀,y₀)，航向角为θ₀，根据t₁-t₀时间段内的运行距离以及航向角可以推算出t₁时刻的坐标位置。

设R₀和R₁之间的距离为S₀，该量由机器人上的里程计测量得出，当t₁-t₀足够小时认为机器人做直线运动，因此可以可以得到R₁的坐标为：

x₁＝x₀+S₀ cos θ₀

y₁＝y₀+S₀ sin θ₀

根据上式递推可以得到R₂的坐标为：

x₂＝x₁+S₁ cos θ₁＝x₀+S₀ cos θ₀+S₁ cos θ₁

y₂＝y₁+S₁ sin θ₁＝y₀+S₀ sin θ₀+S₁ sin θ₁

按照此规律递推可以推算出任意时刻t_k位置R_k的坐标为：

$x_k=x_0+\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{S}_i\cos {\mathrm{\&theta;}}_i$

$y_k=y_0+\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{S}_i\sin {\mathrm{\&theta;}}_i$

将基站坐标设为机器人起始坐标(x₀,y₀)，并设定机器人从基站出发时，工作区域内x坐标的最大值x_max的初始值、最小值x_min的初始值，y坐标的最大值y_max的初始值、最小值y_min的初始值分别为x_max＝x₀，x_min＝x₀，y_max＝y₀，y_max＝y₀；然后机器人从基站出发，沿着工作区域的边界线运行一周后返回基站，运行过程中，按照如下方式不断更新x坐标的最大值x_max、最小值x_min，y坐标的最大值y_max、最小值y_min：

在任意i时刻分别对比坐标(x_i,y_i)与上一次更新的x_max、x_min、y_max、y_min的大小关系，若x_i＜x_min则x_min＝x_i，否则x_min的值保持不变，若x_i＞x_max则x_max＝x_i，否则x_max的值保持不变，若y_i＜y_min则y_min＝y_i，否则y_min的值保持不变，若y_i＞y_max则y_max＝y_i，否则y_max的值保持不变，其中，(x_i,y_i)为i时刻时机器人的坐标；根据机器人沿边界线运行一周后最终更新得到的x_max、x_min、y_max、y_min，确定表征边界线最大范围的四个坐标点分别为(x_a,y_max)、(x_b,y_min)、(x_max,y_a)、(x_min,y_b)，其中x_a为y_max对应的横坐标、x_b为y_min对应的横坐标，y_a为x_max对应的横坐标，y_b为x_min对应的横坐标；然后根据这四个表征边界线最大范围的坐标计算出工作区域内x坐标最大差值X_max＝x_max-x_min和y坐标最大差值Y_max＝y_max-y_min；同时计算出工作区域的中心坐标(x_c,y_c)，其中，x_c＝[(x_max+x_min)2]，y_c＝[(y_max+y_min)2]；然后根据下式计算出表征地图大小的参数n：n＝[X/2Δ]+1；本方法中的地图栅格为正方形栅格，即每个地图栅格的长与宽均相同，将整个环境地图分割为多个相邻的正方形栅格方块，正方形地图栅格的边长为Δ，X为工作区域最大范围内x坐标最大差值X_max和y坐标最大差值Y_max的较大值，即当X_max≥Y_max时，X＝X_max,而X_max＜Y_max时，X＝Y_max；根据表征地图大小的参数n实现地图数据与存储单元地址的映射，具体方法为：将所有地图栅格的数据按照{x_i，y_i，地图栅格属性}的格式存储在存储单元中，每个地图栅格数据占用存储单元空间大小为m字节，其中地图栅格属性可以由多种与机器人地图相关的元素组成，包括用于表征地图栅格内的环境的属性，例如运用数字0,1,2……的形式分别表示此地图栅格内部有树木、边界线、充电基站等外物；还包括表征机器人是否经过此地图栅格的属性，用于实现机器人的地图遍历，地图中心坐标(x_c,y_c)存储在存储单元的起始地址，该起始地址在存储单元中与最小地址的偏移量为k，k≥0，其他坐标(x_i,y_i)的存储位置根据下式求得的该坐标与最小地址的偏移量来确定：

M(2n+1)m+Nm+k；

其中，M、N由以下方法确定：

L₁＝(x_i-x_c)/Δ，L₂＝(y_i-y_c)/Δ；

当L₁>0时，M＝2|L₁|，当L₁<0时，M＝2|L₁|-1；

当L₂>0时，N＝2|L₂|，当L₂<0时，N＝2|L₂|-1。

然后割草机器人不断更新地图数据相应坐标内的地图栅格属性，将任意坐标下与属性相关的数据快速存到相对应的存储单元中去，实现整个地图的建立。

在地图建立后，割草机器人运行时同样根据电子罗盘、里程计和GPS数据推算出当前所在坐标位置，当机器人运行到坐标(x_k,y_k)处时，只需计算出此时映射图中相对应的参数i和j即可得到与之相对应的存储单元地址，然后读出该地址后m字节的代表地图属性的内容，同时从相对应的地图存储单元中再直接读出与该坐标相邻的4个坐标，然后根据坐标的栅格属性结合程序算法实现自身运动状态控制，在运行过程中通过霍尔传感器和边界传感器测出的信息来判断构建的地图是否正确，如果发现当前地图与存储的地图不同时更新存储的地图数据。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干可以预期的改进和等同替换，这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案，均落入本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种机器人地图构建存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)将基站坐标设为机器人起始坐标(x₀,y₀)，并设定机器人从基站出发时，工作区域内x坐标的最大值x_max的初始值、最小值x_min的初始值，y坐标的最大值y_max的初始值、最小值y_min的初始值分别为x_max＝x₀，x_min＝x₀，y_max＝y₀，y_max＝y₀；

2)然后机器人从基站出发，沿着工作区域的边界线运行一周后返回基站，运行过程中，按照如下方式不断更新x坐标的最大值x_max、最小值x_min，y坐标的最大值y_max、最小值y_min：

在任意i时刻分别对比坐标(x_i,y_i)与上一次更新的x_max、x_min、y_max、y_min的大小关系，若x_i＜x_min则x_min＝x_i，否则x_min的值保持不变，若x_i＞x_max则x_max＝x_i，否则x_max的值保持不变，若y_i＜y_min则y_min＝y_i，否则y_min的值保持不变，若y_i＞y_max则y_max＝y_i，否则y_max的值保持不变，其中，(x_i,y_i)为i时刻时机器人的坐标；

3)根据机器人沿边界线运行一周后最终更新得到的x_max、x_min、y_max、y_min，确定表征边界线最大范围的四个坐标点分别为(x_a,y_max)、(x_b,y_min)、(x_max,y_a)、(x_min,y_b)，其中x_a为y_max对应的横坐标、x_b为y_min对应的横坐标，y_a为x_max对应的横坐标，y_b为x_min对应的横坐标；

然后根据这四个表征边界线最大范围的坐标计算出工作区域内x坐标最大差值X_max＝x_max-x_min和y坐标最大差值Y_max＝y_max-y_min；

同时计算出工作区域的中心坐标(x_c,y_c)，其中，x_c＝[(x_max+x_min)2]，y_c＝[(y_max+y_min)2]；

4)根据下式计算出表征地图大小的参数n：

n＝[X/2Δ]+1；

其中Δ为正方形地图栅格的边长，X为工作区域最大范围内x坐标最大差值X_max和y坐标最大差值Y_max的较大值，即当X_max≥Y_max时，X＝X_max,而X_max＜Y_max时，X＝Y_max；

5)根据表征地图大小的参数n实现地图数据与存储单元地址的映射，具体方法为：

将所有地图栅格的数据按照{x_i，y_i，地图栅格属性}的格式存储在存储单元中，其中每个地图栅格数据占用存储单元空间大小为m字节，地图中心坐标(x_c,y_c)存储在存储单元的起始地址，该起始地址在存储单元中与最小地址的偏移量为k，k≥0，其他坐标(x_i,y_i)的存储位置根据下式求得的该坐标与最小地址的偏移量来确定：

M(2n+1)m+Nm+k；

其中，M、N由以下方法确定：

L₁＝(x_i-x_c)/Δ，L₂＝(y_i-y_c)/Δ；

当L₁>0时，M＝2|L₁|，当L₁<0时，M＝2|L₁|-1；

当L₂>0时，N＝2|L₂|，当L₂<0时，N＝2|L₂|-1。

2.根据权利要求1所述的机器人地图构建存储方法，其特征在于，所述步骤5)中的地图栅格属性由多种与机器人地图相关的元素组成，包括用于表征地图栅格内的环境的属性和表征机器人是否经过此地图栅格的属性。