[发明专利]智能测绘方法及系统

说明书

本发明公开了一种智能测绘方法，所述智能测绘方法包括以下步骤：获取扫描测距仪的扫描数据；根据所述扫描数据，使用饱和函数激励的SLAM算法更新灰度地图、目标点集合及灰度地图对应的势能图；判断所述目标点集合是否为空；当所述目标点集合为空时，根据所述灰度地图生成建筑平面图。本发明还公开一种智能测绘系统。通过使用饱和函数激励的SLAM算法收敛时更新灰度地图和势能图，使得每次更新都为有效更新，避免盲目更新造成的时间浪费；同时通过判断所述目标点集合是否为空，判断是否存在未知区域，确保了判断是否扫描结束的准确性，加快了扫描速度，提高了生成建筑平面图的速度。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及智能测绘方法及系统。

背景技术

当前对现有建筑绘制室内建筑平面图，多是采用皮尺量记录数据，然后由人工绘制图纸而成，由于存在人为误差，所得的室内建筑平面图精度不高，受个人主观性因素影响较大。虽然当前也存在一些利用机器人携带激光测距仪或红外测距仪等来进行室内自动化测量的方法。但是由于机器人导航技术和算法本身的缺陷，在每次扫描都进行地图的更新，而导致进行无效更新浪费测量时间，同时还会导致在大面积区域中的运动定位不准确，不能正确判断是否完成区域的探索，导致不能完整生成的建筑平面图。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种智能测绘方法及机器人，旨在根据减少无效更新的同时生成完整的建筑平面图。

为实现上述目的，本发明提供一种智能测绘方法，所述智能测绘方法包括以下步骤：

获取扫描测距仪的扫描数据；

根据所述扫描数据，使用饱和函数激励的SLAM算法更新灰度地图、目标点集合及灰度地图对应的势能图；

判断所述目标点集合是否为空；

当所述目标点集合为空时，根据所述灰度地图生成建筑平面图。

优选地，在所述判断所述目标点集合是否为空之前包括：

使用矩阵S存储所述势能图，所述矩阵S的每个元素值对应所述灰度地图中的一个点的势能值；

根据所述扫描数据，使用以下公式更新所述矩阵S中S_i,j的值，所述S_i,j对应于所述灰度地图的已探索区域中空地中的一个点：

maximize S_i,j

subject to S_i,j≤χ_k+d_k

其中χ_k＝[S_i-1,j,S_i-1,j+1,S_i-1,j-1,S_i,j-1,S_i,j+1,S_i+1,j,S_i+1,j+1,S_i+1,j-1]^T，k小于等于8；当χ_k为无穷大时，d_k也为无穷大；当χ_k不为无穷大时，d_k取向量中的第k个元素。

优选地，所述智能测绘方法还包括：

当根据优化后的所述势能图，判断所述目标点集合不为空时，获取所述扫描测距仪所在位置的周围点势能值集合，其中所述势能图中已知区域内的障碍物的势能值大于已知区域内的空地的势能值，已知区域内的空地的势能值大于未知区域内的势能值，所述周围点势能值集合包括所述扫描测距仪所在位置所有周围点的势能值；

判断所述周围点势能值集合中所有的势能值是否全部相等；

若是，则清空所述目标点集合，并根据所述灰度地图生成建筑平面图；