[发明专利]基于拓扑地图和度量地图融合的自主探索方法和导航方法

说明书

本发明公开了一种基于拓扑地图和度量地图融合的自主探索方法，应用于机器人对未知环境进行探索，该方法包括：A、采集当前图像，确定候选的探索方向；B、对每一个候选的探索方向进行探索，驱动所述机器人向所述候选的探索方向行进第一设定距离，并在行进的过程中更新拓扑地图和度量地图，直至当前图像的所有候选的探索方向均探索完毕；C、根据已创建的拓扑地图和度量地图，驱动所述机器人行进第二设定距离，并返回A，直至探索完当前未知环境。本发明还公开了一种基于拓扑地图和度量地图的导航方法。本发明可以应用于机器人在未知环境中的自主探索、地图创建和导航。

技术领域

本发明涉及机器人导航技术领域，更具体的涉及一种通过对未知环境进行自主探索的方法，建立环境的拓扑地图和度量地图，并基于所创建的拓扑地图和度量地图进行自主导航的方法。

背景技术

在各类机器人系统中，自主导航系统起着重要的作用。在不需要对环境进行改造的导航方式中，目前的导航方案主要有基于激光雷达的导航和基于视觉传感器的导航。所述的视觉传感器通常包括单目摄像头、双目摄像头、多个摄像头的组合等。

基于激光雷达的导航方案相对比较成熟，其具有精度高、容易实现、不易受光照等外界光源干扰等优点。但是，好的激光雷达的成本较高。而低成本的激光雷达通常使用电机进行360度扫描。这种方式需要电机按照一定速率旋转，一般使用皮带及滑环的方式。这种低成本的激光雷达具有能耗高、噪声大、使用寿命有限等问题。近年来，随着计算机视觉技术的日渐成熟，开始有机器人产品使用基于视觉传感器的导航方案。基于视觉传感器的导航具有价格低、功耗低等优点，但是算法复杂，实现难度较大。

在机器人的导航系统中，地图的表示方式起着非常重要的作用。按照地图的抽象程度从低到高的顺序，地图可以分为度量地图、拓扑地图、语义地图。其中：

度量地图中的构成元素具有明确的空间几何属性，可以方便地推算出各元素之间的距离和角度等。常见的度量地图有特征地图和栅格地图。

拓扑地图则采用图结构来表示环境。其中，空间中的物体或路标地点对应图结构中的节点，节点之间的连通性对应着图结构中的边。

语义地图是通过物体检测与识别等方式，在地图中添加场景和物体的语义信息。

当前，基于激光雷达的导航方案和基于视觉传感器的导航方案大都采用度量地图。具体地，基于激光雷达的导航方案通常使用栅格地图；而基于视觉传感器的导航方案通常使用特征地图。通常情况下，度量地图的定位精度高，而拓扑地图的路径规划效率高。实际导航应用需要同时兼顾路径规划效率和定位精度。

发明内容

本申请针对基于视觉传感器的导航，提出一种基于拓扑地图和度量地图融合的自主探索方法和导航方法，以兼顾路径规划效率和定位精度。

本申请公开了一种基于拓扑地图和度量地图融合的自主探索方法，应用于机器人对未知环境进行探索，包括：

A、采集当前图像，确定候选的探索方向；

B、对每一个候选的探索方向进行探索，驱动所述机器人向所述候选的探索方向行进第一设定距离，并在行进的过程中更新拓扑地图和度量地图，直至当前图像的所有候选的探索方向均探索完毕；

C、根据已创建的拓扑地图和度量地图，驱动所述机器人行进第二设定距离，并返回A，直至探索完当前未知环境。

较佳的，对于每一个未知环境，创建一个拓扑地图和至少两个度量地图；

所述拓扑地图和度量地图之间是双向索引的，拓扑地图的每个节点存在一个对应的变量，所述变量指示该节点所位于的度量地图；每个度量地图保存有用于指示所述度量地图所对应的拓扑地图中节点的信息、以及所述节点在度量地图中的位姿。

较佳的，所述A包括：