CN110749901B - 自主移动机器人及其地图拼接方法、装置和可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地图拼接方法，该方法包括：基于移动的激光雷达检测的激光数据，构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图；获取第一子地图构建过程中激光雷达的多个第一位姿，以及每个第一位姿对应的激光数据，作为第一激光数据，获取第二子地图构建过程中激光雷达的多个第二位姿，以及每个第二位姿对应的激光数据，作为第二激光数据；根据多个第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个第二位姿及对应的第二激光数据生成位姿关系；根据位姿关系拼接第一子地图和第二子地图。本发明还公开了一种地图拼接装置、自主移动机器人和可读存储介质。本发明旨在提高地图拼接的准确率和成功率。

Description

自主移动机器人及其地图拼接方法、装置和可读存储介质

技术领域

本发明涉及地图构建技术领域，尤其涉及地图拼接方法、地图拼接装置、自主移动机器人和可读存储介质。

背景技术

目前，使用激光导航的自主移动机器人得到广泛应用。其应用的过程中，在某些场景中需要将构建的两个或多个激光地图融合为一个更大的激光地图，以保证机器人的运行需求。

在进行地图拼接时，有的采用暴力搜索两个栅格地图，找到最优解作为两个栅格地图的转换关系，但是这样的方法的准确率不高，而且不一定能找到最优解，容易导致拼接失败；另外，还有些分别提取两个栅格地图的SURF特征，通过特征匹配找到两个栅格地图的转换关系，然后在长走廊、空旷区域等场景下，无法提取出有效的特征，导致无法实现地图拼接。由此可见，当前的地图拼接方式均需要基于栅格地图确定两个地图之间的位姿关系，存在准确率和成功率较低的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种地图拼接方法，旨在提高地图拼接的准确率和成功率。

为实现上述目的，本发明提供一种地图拼接方法，所述地图拼接方法包括以下步骤：

基于移动的激光雷达检测的激光数据，构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图；

获取所述第一子地图构建过程中所述激光雷达的多个第一位姿，以及每个所述第一位姿对应的激光数据，作为第一激光数据，获取所述第二子地图构建过程中所述激光雷达的多个第二位姿，以及每个所述第二位姿对应的激光数据，作为第二激光数据；

根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据生成位姿关系；

根据所述位姿关系拼接所述第一子地图和所述第二子地图。

可选地，所述构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图的步骤包括：

采用图优化方法构建所述第一子地图和所述第二子地图；

所述获取所述第一子地图构建过程中所述激光雷达的多个第一位姿，以及每个所述第一位姿对应的激光数据，作为第一激光数据，获取所述第二子地图构建过程中所述激光雷达的多个第二位姿，以及每个所述第二位姿对应的激光数据，作为第二激光数据的步骤包括：

获取采用所述图优化方法构建所述第一子地图过程中生成的第一位姿约束图，获取采用所述图优化方法构建所述第二子地图过程中生成的第二位姿约束图；

根据所述第一位姿约束图获取多个所述第一位姿和所述第一激光数据，根据所述第二位姿约束图获取多个所述第二位姿和所述第二激光数据。

可选地，所述根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据生成位姿关系的步骤包括：

根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据，确定所述第一位姿约束图与所述第二位姿约束图的位姿约束关系；

根据所述位姿约束关系合并所述第一位姿约束图和所述第二位姿约束图，生成目标位姿约束图；

将所述目标位姿约束图作为所述位姿关系。

可选地，所述根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据，确定所述第一位姿约束图与所述第二位姿约束图的位姿约束关系的步骤包括：

分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对；

将匹配度大于或等于预设阈值的第一激光数据和第二激光数据所对应的第一位姿和第二位姿，确定为目标位姿组；

根据所述目标位姿组确定所述位姿约束关系。

可选地，所述分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对的步骤包括：

采用相关性扫描匹配算法，分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对。

可选地，所述根据所述目标位姿组确定所述第一位姿约束图与所述第二位姿约束图的位姿约束关系的步骤包括：

计算所述目标位姿组中的第一位姿和第二位姿之间的约束关系；

将计算得到的约束关系作为所述位姿约束关系。

可选地，所述第一子地图和所述第二子地图均为栅格地图。

此外，为了实现上述目的，本申请还提出一种地图拼接装置，所述地图拼接装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的地图拼接程序，所述地图拼接程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的地图拼接方法的步骤。

此外，为了实现上述目的，本申请还提出一种自主移动机器人，所述自主移动机器人包括激光雷达和如上所述的地图拼接装置。

此外，为了实现上述目的，本申请还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有地图拼接程序，所述地图拼接程序被处理器执行时实现如上任一项所述的地图拼接方法的步骤。

本发明实施例提出的一种地图拼接方法，基于移动的激光雷达检测的激光数据，构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图，分别获取第一子地图和第二子地图构建过程中激光雷达的多个第一位姿和多个第二位姿，根据多个第一位姿及对应的第一激光数据，多个第二位姿及对应的第二激光数据确定位姿关系，并根据位姿关系拼接第一子地图和第二子地图。由此可见，该方法无需采用栅格地图来确定两个子地图之间的位姿关系，而是采用两个子地图构建过程中的激光雷达的多个位姿及对应的激光数据，由于激光雷达的位姿及对应的激光数据更能准确反映所构建的子地图的位姿，因此基于此确定的两个子地图之间的位姿关系会更加的准确，并且激光雷达的位姿与对应的激光数据不存在无法获取的问题，因此保证两个子地图可以100％成功拼接，从而提高地图拼接的准确率和成功率。

附图说明

图1是本发明地图拼接装置一实施例运行涉及的硬件结构示意图；

图2为本发明地图拼接方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明地图拼接方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明地图拼接方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明地图拼接方法第四实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：基于移动的激光雷达检测的激光数据，构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图；获取所述第一子地图构建过程中所述激光雷达的多个第一位姿，以及每个所述第一位姿对应的激光数据，作为第一激光数据，获取所述第二子地图构建过程中所述激光雷达的多个第二位姿，以及每个所述第二位姿对应的激光数据，作为第二激光数据；根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据生成位姿关系；根据所述位姿关系拼接所述第一子地图和所述第二子地图。

由于现有技术中，当前的地图拼接方式均需要基于栅格地图确定两个地图之间的位姿关系，存在准确率和成功率较低的问题。

本发明提供上述的解决方案，旨在提高地图拼接的准确率和成功率。

本发明提出一种地图拼接装置，应用于将至少两个子地图拼接生成拼接地图，拼接地图包括每个子地图中所体现的环境特征信息，拼接地图可作为自主移动机器人的导航地图。这里，自主移动机器人指的是装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶的设备。

在本发明实施例中，参照图1，地图拼接装置包括：处理器1001，例如CPU，存储器1002等。存储器1002可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1002可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

处理器1001与存储器1002连接，可用于读取存储器1002中的数据或根据需要将数据保存至存储器1002中。此外，要生成拼接地图首先需要通过检测装置采集至少两个相邻区域的环境特征信息，并基于检测数据构建至少两个子地图，在本实施例中，采用激光雷达1003作为检测装置，子地图可基于激光雷达检测的激光数据等进行构建。由此，处理器1002还与激光雷达1003连接，获取激光雷达的检测数据，以应用于地图拼接。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的装置结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种可读存储介质的存储器1002中可以包括地图拼接程序。在图1所示的装置中，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的地图拼接程序，并执行以下实施例中地图拼接方法的相关步骤操作。

本发明还提供一种地图拼接方法。

参照图2，提出本发明地图拼接方法第一实施例，所述地图拼接方法包括：

步骤S10，基于移动的激光雷达检测的激光数据，构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图；

第一子地图具体为包含第一预设区域内环境要素的图像，第二子地图具体为包括第二预设区域内环境要素的图像。第一预设区域与第二预设区域为相邻接的空间区域。第一子地图与第二子地图存在重叠区域指的是，第一子地图与第二子地图中包含相同范围内的环境要素，重叠区域比第一预设区域小，重叠区域比第二预设区域小，为了保证第一子地图和第二子地图中包含足够多不同的环境要素，重叠区域的大小(图像面积或空间大小等)一般小于或等于预设阈值。

在本实施例中，激光雷达可安装于自主移动机器人上，通过机器人移动过程中激光雷达采集到的数据作为上述的激光数据。在其他实施例中，激光雷达还可安装于其他的移动载体上，在此不做限定。

第一子地图和第二子地图的构建方法可根据实际需求进行选择。例如可采用图优化方法、粒子滤波法等进行构建。其中，为了保证第一子地图和第二子地图拼接的精度，第一子地图和第二子地图优选为栅格地图。

在构建第一子地图时，激光雷达沿第一路径移动并向第一预设区域发出探测信号，在其探测信号一样的情况下，可将其接收到的目标回波作为上述的激光数据。在激光雷达沿第一路径移动并将第一预设区域扫描完毕后，便可根据激光雷达在其移动路径上检测到的所有激光数据，构建第一子地图。

在构建第二子地图时，激光雷达沿第二路径移动并向第二预设区域发出探测信号，在其探测信号一样的情况下，可将其接收到的目标回波作为上述的激光数据。在激光雷达沿第二路径移动并将第二预设区域扫描完毕后，便可根据激光雷达在其移动路径上检测到的所有激光数据，构建第二子地图。

需要说明的是，在构建第一子地图和第二子地图时，激光雷达的移动路径可为预先设置的路径，也可为根据激光雷达实际检测的数据实时生成的路径。

步骤S20，获取所述第一子地图构建过程中所述激光雷达的多个第一位姿，以及每个所述第一位姿对应的激光数据，作为第一激光数据，获取所述第二子地图构建过程中所述激光雷达的多个第二位姿，以及每个所述第二位姿对应的激光数据，作为第二激光数据；

这里的多个第一位姿指的是第一子地图构建过程中，在激光雷达的移动路径上，在多个不同位置上获取的激光雷达的位姿。这里的多个第二位姿指的是第二子地图构建过程中，在激光雷达的移动路径上，在多个不同位置上获取的激光雷达的位姿。具体的，可在其移动路径上间隔预设距离获取激光雷达的位姿。这里的位姿可通过搭载有激光雷达上的编码器等进行检测，也根据检测的位姿进行预设算法修正后得到。

步骤S30，根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据生成位姿关系；

这里的位姿关系具体指的是可将基于不同图像坐标系构建的第一子地图和第二子地图转换到同一坐标系中进行表征的对应关系。位姿关系可具体为位置转换矩阵等数量关系。

具体的，可通过分析比对第一激光数据和第二激光数据，确定检测到相同环境要素的激光数据所对应的第一位姿和第二位姿，计算所确定的第一位姿和第二位姿之间的转换关系，作为第一子地图和第二子地图之间的位置转换关系。此外，在其他实施例中，还可依据所确定的第一位姿和第二位姿将所有第一位姿及对应的第一激光数据、以及所有第二位姿及对应的第二激光数据进行拟合，得到用于生成第一子地图与第二子地图的拼接地图所需所有位姿及其激光数据，作为上述的位姿关系。

步骤S40，根据所述位姿关系拼接所述第一子地图和所述第二子地图。

具体的，当位姿关系为第一子地图与第二子地图之间的位置转换关系时，可直接将第一子地图的所有像素点在其所在的图像坐标系中，经过位置转换关系进行坐标转换，映射到第二子地图所在的图像坐标系，并与第二子地图的所有像素点合并形成拼接地图。

本发明实施例提出的一种地图拼接方法，基于移动的激光雷达检测的激光数据，构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图，分别获取第一子地图和第二子地图构建过程中激光雷达的多个第一位姿和多个第二位姿，根据多个第一位姿及对应的第一激光数据，多个第二位姿及对应的第二激光数据确定位姿关系，并根据位姿关系拼接第一子地图和第二子地图。由此可见，该方法无需采用栅格地图来确定两个子地图之间的位姿关系，而是采用两个子地图构建过程中的激光雷达的多个位姿及对应的激光数据，由于激光雷达的位姿及对应的激光数据更能反映所构建的子地图的位姿，因此基于此确定的两个子地图之间的位姿关系会更加的准确，并且激光雷达的位姿与对应的激光数据不存在无法获取的问题，因此保证两个子地图可以100％成功拼接，从而提高地图拼接的准确率和成功率。此外，上述方法即使重叠区域范围小，也可实现有效拼接，从而有效提高地图拼接的效率。

进一步的，基于第一实施例，提出本申请地图拼接方法第二实施例。在第二实施例中，参照图3，所述步骤S10中，构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图的步骤包括：

步骤S11，采用图优化方法构建所述第一子地图和所述第二子地图；

这里的图优化方法具体为定位与地图构建的后端一种非线性优化方法。

步骤S20的步骤包括：

步骤S21，获取采用所述图优化方法构建所述第一子地图过程中生成的第一位姿约束图，获取采用所述图优化方法构建所述第二子地图过程中生成的第二位姿约束图；

第一位姿约束图和第二位姿约束图具体为在图优化过程中基于激光雷达在不同位置采集到的图像匹配约束生成的位姿约束图。位姿约束图包括多个节点、节点之间的位姿约束关系的描述、以及每个节点对应的激光数据，其中每个节点具有一个位姿。

步骤S22，根据所述第一位姿约束图获取多个所述第一位姿和所述第一激光数据，根据所述第二位姿约束图获取多个所述第二位姿和所述第二激光数据。

将第一位姿约束图中每个节点对应的位姿作为第一位姿，每个阶段对应的激光数据作为第一激光数据；将第二位姿约束图中每个节点对应的位姿作为第二位姿，每个阶段对应的激光数据作为第二激光数据。

在本实施例中，基于图优化算法构建地图时生成的位姿约束图来确定两个子地图之间的位姿关系，保证在构建两个子地图过程中所获取的第一位姿和第二位姿更加的准确，提高所确定的位姿关系的准确性，从而进一步提高地图拼接的准确率和成功率。

进一步的，基于第二实施例，提出本申请地图拼接方法第三实施例。在第三实施例中，参照图4，所述步骤S30包括：

步骤S31，根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据，确定所述第一位姿约束图与所述第二位姿约束图的位姿约束关系；

这里的位姿约束关系具体为第一位姿约束图和第二位姿约束图进行关联的数量关系。位姿约束关系可具体为位姿转换矩阵。

具体的，可通过分析比对第一激光数据和第二激光数据，确定检测到相同环境要素的激光数据所对应的第一位姿和第二位姿，计算所确定的第一位姿和第二位姿之间的转换矩阵，得到的转换矩阵便可得到位姿约束关系。

步骤S32，根据所述位姿约束关系合并所述第一位姿约束图和所述第二位姿约束图，生成目标位姿约束图；

目标位姿约束图中包含有激光雷达在构建第一子地图和第二子地图所有位姿、各位姿之间的约束关系及各位姿对应的激光数据，因此可作为用于生成将第一子地图和第二子地图合并的位姿关系。

步骤S33，将所述目标位姿约束图作为所述位姿关系。

其中，当位姿关系为目标位姿约束图时，步骤S40可包括，基于目标位姿约束图进行全局优化生成第一子地图与第二子地图融合的拼接地图。

在本实施例中，将两个子地图分别对应的位姿约束图合并后生成的目标位姿约束图作为位姿关系，由于目标位姿约束图中包含了通过激光雷达构建两个子地图时的所有可表征实际地图构建情况的精准数据，基于此将两个子地图进行拼接，有利于进一步提高拼接地图精确度和成功率。

进一步的，基于上述第三实施例，提出本申请地图拼接方法第四实施例。在第四实施例中，参照图5，所述步骤S31包括：

步骤S311，分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对；

具体的，将每个第一位姿对应的第一激光数据分别与每个第二位姿对应的第二激光数据逐一进行比对，以确定各第一激光数据与各第二激光数据之间的匹配程度。

进一步的，为了提高比对结果的准确性，采用相关性扫描匹配算法，分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对。

步骤S312，将匹配度大于或等于预设阈值的第一激光数据和第二激光数据所对应的第一位姿和第二位姿，确定为目标位姿组；

匹配度大于或等于预设阈值的第一激光数据和第二激光数据所对应的第一位姿和第二位姿均可作为目标位姿组。也就是说，目标位姿组中的两个位姿各自对应的激光数据的匹配度大于或等于预设阈值。目标位姿组可以有一个，也可以有多个。其中，预设阈值的大小可根据情况进行设置。

其中，为了保证得到的拼接地图的拼接精度，将匹配度最高的第一子激光数据和第二子激光数据所对应的位姿，确定为目标位姿组。

步骤S313，根据所述目标位姿组确定所述位姿约束关系。

具体的，计算所述目标位姿组中的第一位姿和第二位姿之间的约束关系；将计算得到的约束关系作为所述位姿约束关系。此外，在其他实施例中，还可基于预设映射关系确定目标位姿组中的第一位姿和第二位姿所对应的位姿约束关系。

此外，若目标位姿组多于一个时，可将得到的所有约束关系进行加权平均后得到位姿约束关系。

在本实施例中，激光数据的匹配度越高，表明越可能表征的是同样的环境要素，因此通过上述方式，确定两个子地图构建过程中采集到相同环境要素的两个位姿作为目标位姿组，基于目标位姿组确定两个位姿约束图之间的位姿约束关系，从而得到准确的位姿约束关系。其中，将匹配度最高的第一子激光数据和第二子激光数据所对应的位姿，确定为目标位姿组，可保证所得到的位姿约束关系的精确度最高。通过上述方式，有利于进一步提高拼接地图精确度和成功率。

此外，本发明实施例还提出一种自主移动机器人，所述自主移动机器人包括激光雷达和如上所述的地图拼接装置。自动移动机器人可在其移动的过程中基于激光雷达检测的数据构建地图，地图拼接装置可通过上述任一实施例中的地图拼接方法将构建的子地图进行拼接。

此外，本发明实施例还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有地图拼接程序，所述地图拼接程序被处理器执行时实现如上地图拼接方法任一实施例的相关步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，机器人，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种地图拼接方法，其特征在于，所述地图拼接方法包括以下步骤：

基于移动的激光雷达检测的激光数据，采用图优化方法构建存在重叠区域的第一子地图和第二子地图；

获取采用所述图优化方法构建所述第一子地图过程中生成的第一位姿约束图，获取采用所述图优化方法构建所述第二子地图过程中生成的第二位姿约束图；

根据所述第一位姿约束图获取多个第一位姿和第一激光数据，根据所述第二位姿约束图获取多个第二位姿和第二激光数据；

根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据生成位姿关系；

根据所述位姿关系拼接所述第一子地图和所述第二子地图；

所述根据多个第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据生成位姿关系的步骤包括：

根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据，确定所述第一位姿约束图与所述第二位姿约束图的位姿约束关系；

根据所述位姿约束关系合并所述第一位姿约束图和所述第二位姿约束图，生成目标位姿约束图；

将所述目标位姿约束图作为所述位姿关系；

所述根据多个所述第一位姿及对应的第一激光数据、以及多个所述第二位姿及对应的第二激光数据，确定所述第一位姿约束图与所述第二位姿约束图的位姿约束关系的步骤包括：

分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对；

将匹配度大于或等于预设阈值的第一激光数据和第二激光数据所对应的第一位姿和第二位姿，确定为目标位姿组；

根据所述目标位姿组确定所述位姿约束关系。

2.如权利要求1所述的地图拼接方法，其特征在于，所述分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对的步骤包括：

采用相关性扫描匹配算法，分别将所述第一激光数据与所述第二激光数据进行一一比对。

3.如权利要求1所述的地图拼接方法，其特征在于，所述根据所述目标位姿组确定所述第一位姿约束图与所述第二位姿约束图的位姿约束关系的步骤包括：

计算所述目标位姿组中的第一位姿和第二位姿之间的约束关系；

将计算得到的约束关系作为所述位姿约束关系。

4.如权利要求1至3中任一项所述的地图拼接方法，其特征在于，所述第一子地图和所述第二子地图均为栅格地图。

5.一种地图拼接装置，其特征在于，所述地图拼接装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的地图拼接程序，所述地图拼接程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的地图拼接方法的步骤。

6.一种自主移动机器人，其特征在于，所述自主移动机器人包括激光雷达和如权利要求5所述的地图拼接装置。

7.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有地图拼接程序，所述地图拼接程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的地图拼接方法的步骤。

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