[发明专利]基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法

说明书

本发明公开了一种基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法，包括：步骤1、采用多个机器人采集环境信息，并据此创建子地图序列；步骤2、对单个机器人创建的子地图进行匹配，构建单机器人SLAM算法的前端；步骤3、基于最大公共子图的栅格地图融合算法对不同机器人创建的子地图序列进行匹配，将所有匹配结果进行保存；步骤4、根据步骤3的结果，计算多个机器人之间的相对位姿；步骤5、根据步骤3和步骤4的计算结果，构建多机器人闭环约束；步骤6、根据步骤2和步骤5的结果，构建多机器人SLAM算法的前端；步骤7、多机器人SLAM后端优化；步骤8、全局栅格地图创建。本发明能够解决对大尺度环境或者对工作效率要求较高的环境进行建模的问题。

技术领域

本发明属于多个移动机器人对环境进行建模的领域，特别是基于图优化的多机器人SLAM算法，具体涉及一种基于子地图特征匹配的多机器人 SLAM算法。

背景技术

同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping，SLAM)是指移动机器人在未知环境中运行，根据自身携带的传感器观测周围环境，对环境进行描述，并且根据所创建的地图实现自身定位的一项技术。拥有该项技术的机器人可以在未知环境中完成导航、路径规划、探索等更加复杂的工作。因此SLAM技术也是移动机器人真正实现自主化和智能化的关键。但是，当面对机场或者博物馆这种大尺度环境，以单个机器人的电量不可能一次性完成环境的建模；或者当面对设备维修、货物搬运等工作效率要求较高的任务，单个机器人很难满足快速的对环境进行精确建模的要求。

相比于单机器人，多机器人SLAM通过多个机器人之间的相互协作、并行运行来提高工作效率；多个机器人可以搭载不同的传感器，不同的传感器可以提供更加丰富的环境信息，提高所创建地图的精确度；使用多个机器人对环境建模时，当其中一个或者几个机器人出现故障时，其余机器人可以继续协作完成环境建模工作，因此，多机器人更加的稳定。

因此，有必要提供一种有效的多机器人SLAM方法解决需要快速地环境进行精确建模的问题。

发明内容

本发明目的是提供一种基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法，用来解决对大尺度环境或者对工作效率要求较高的环境进行建模的问题。

本发明的技术方案是：一种基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法，包括如下步骤：

步骤1、采用多个机器人在环境中运动，采集环境信息，并根据信息创建子地图序列；

步骤2、根据基于特征匹配的方法，对单个机器人创建的子地图进行匹配，构建单机器人SLAM算法的前端；

步骤3、根据基于特征匹配的方法，对不同机器人创建的子地图序列进行匹配，将所有匹配结果进行保存；

步骤4、根据步骤3的结果，计算多个机器人之间的相对位姿；

步骤5、根据步骤3和步骤4的计算结果，构建多机器人闭环约束；

步骤6、根据步骤2和步骤5的结果，构建多机器人SLAM算法的前端；

步骤7、多机器人SLAM后端优化；

步骤8、全局栅格地图创建。

上述技术方案中，所述步骤1中的多个机器人中，其中一个机器人的运动轨迹至少与其余机器人中的一个机器人的轨迹有重叠。

上述技术方案中，所述步骤1中的多个机器人上均安装有激光雷达传感器。

上文中，所述步骤1中的子地图创建具体为：

机器人在环境中运行，当采集到足够的激光数据之后，根据这些观测信息创建环境的栅格子地图。

上述技术方案中，所述步骤2中构建单机器人SLAM的前端具体包括：