[发明专利]语义地图构建方法、扫地机器人及电子设备

权利要求书

1.一种语义地图的构建方法，其特征在于，包括：

获取扫地机器人在环境空间中的多个位置处的图像信息与激光点云数据，所述图像信息包括深度图信息与RGB图信息；

基于各个所述深度图信息与激光点云数据构建环境空间的三维地图；

通过预训练的神经网络识别模型识别确定各个RGB图中障碍物的语义信息；

基于各个RGB图与所述三维地图的映射关系，对所述三维地图与得到的各个障碍物的语义信息进行融合处理得到三维语义地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述深度图信息与激光点云数据构建环境空间的三维地图，包括：

步骤A，基于获取的激光点云数据通过相应的点云匹配算法确定扫地机器人在当前位置的位姿信息；

步骤B，基于确定的所述扫地机器人在当前位置的位姿信息与所述扫地机器人在当前位置的深度图信息构建环境空间的三维子地图；

步骤C，控制所述扫地机器人移动至符合预定条件的下一位置，执行步骤A与步骤B，并对构建的各个三维子地图进行融合处理得到合并三维地图；

循环执行步骤C，直至得到的合并三维地图为所述环境空间的全局三维地图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预训练的神经网络识别模型识别确定各个RGB图中障碍物的语义信息，包括：

分别对各个RGB图进行区域分割，以使得各个分割区域仅包括一个障碍物；

通过预训练的神经网络识别模型分别对得到的各个分割区域进行语义识别，得到各个RGB图中各个障碍物的障碍物语义信息。

4.根据权利要求1-3所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

基于所述三维语义地图进行所述扫地机器人的路径规划，所述路径包括所述扫地机到达清扫目标区域的路线和/或所述扫地机对清扫目标区域进行清扫的路线。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述三维语义地图进行所述扫地机器人的路径规划，包括：

基于各个所述障碍物的语义信息确定通过各个障碍物的方式，所述通过各个障碍物的方式包括越过障碍物或绕过障碍物；

基于确定的通过各个障碍物的方式确定所述扫地机器人的路径规划。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述三维语义地图还包括各个障碍物的三维信息，所述基于所述三维语义地图进行所述扫地机器人的路径规划，包括：

基于各个障碍物的所述三维信息与所述语义信息确定通过各个障碍物的方式，所述通过各个障碍物的方式包括越过障碍物或绕过障碍物；

基于确定的通过各个障碍物的方式确定所述扫地机器人的路径规划。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述障碍物的语义信息包括以下至少一项：类型、形状。

8.一种扫地机器人，其特征在于，该扫地机器人包括：深度相机、激光雷达传感器、构建装置；

所述深度相机，用于获取扫地机器人在环境空间中的多个位置处的图像信息，所述图像信息包括深度图信息与RGB图信息；

所述激光雷达传感器，用于获取扫地机器人在环境空间中的多个位置处的激光点云数据；

所述构建装置包括：

构建模块，用于基于所述深度相机获取的各个所述深度图信息与所述激光雷达传感器获取的各个所述激光点云数据构建环境空间的三维地图；

识别模块，用于通过预训练的神经网络识别模型识别确定所述获取模块获取的各个RGB图中障碍物的语义信息；

融合模块，用于基于各个RGB图与所述三维地图的映射关系，对所述构建模块构建的所述三维地图与所述识别模块识别得到的各个障碍物的语义信息进行融合处理得到三维语义地图。

9.一种电子设备，其特征在于，其包括处理器和存储器；

所述存储器，用于存储操作指令；

所述处理器，用于通过调用所述操作指令，执行上述权利要求1-7中任一项所述的语义地图的构建方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7中任一项所述的语义地图的构建方法。