[发明专利]环境的绘制

说明书

本文描述的某些例子涉及绘制环境地图的方法。该方法包括从自主机器人装置获得导航数据，且使用导航数据来识别环境中的第一房间和第二房间。第一房间邻近于第二房间。第一房间和第二房间的识别包括确定与第一房间和第二房间之间的门道相关联的至少一个端点的，以及使用该至少一个端点识别在第一房间和第二房间之间的内部壁。

技术领域

本发明涉及一种环境的绘制。本发明与使用从自主机器人装置获得的导航数据绘制环境地图具有特殊的但并非唯一的相关性。

背景技术

低成本的机器人装置，比如地板清洁机器人，通常依靠有限的感知力和简单的算法来绘制三维空间的地图，并在某些情况下在三维空间内导航，比如房子或其他建筑的内部。例如，机器人装置可包括红外或超声波传感器，其可探测站点线内的物体，然后可避开物体。虽然在同步定位和绘图(SLAM)等技术方面取得了重大进展，但许多解决方案依赖于研究实验室可用的大量计算资源。这使得将这些方案转化为控制现实世界商业机器人装置的嵌入式计算装置非常困难。此外，某些方案需要一套专门的传感器装置，比如激光探测和测距(LADAR)传感器、结构光传感器或飞行时间深度相机。这些专门的传感器装置增加了成本和复杂性，使得它们不太适合现实世界的机器人应用。

本文“解决房间分别覆盖自动清洁机器人”由Kleiner et al.,发表在《IEEE国际会议上智能机器人和系统(2017年)，其描述了一种分段占用网格地图的方法为代表现实世界中的房间和走廊地区的区域。

考虑到现有的技术，人们仍然希望精确有效地绘制环境地图，例如通过改进导航或环境清洁的机器人装置。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供了一种绘制环境地图的方法。该方法包括从自主机器人装置获得导航数据。该方法还包括使用导航数据来识别环境中的第一房间和第二房间，其中第一房间邻近于第二房间，包括与第一房间和第二房间之间的门道相关联的至少一个端点的确定，以及使用该至少一个端点对在第一房间和第二房间之间的内部壁的识别。

使用第一方面的方法，内部壁可为更有效地被识别。例如，该至少一个端点可用于约束内部壁的位置，允许内部壁被识别比其他方法更快速。这也可提高内部壁被识别的精确度。在这种方式中，环境地图可被精确的绘制，其可改善机器人装置和环境之间的后续交互。

在某些实施例中，导航数据用于识别与环境的边界相关联的外部壁。在这种实施例中，识别内部壁包括确定从该至少一个端点到外部壁的路径，且识别该路径对应于内部壁。

在某些实施例中,门道是第一门道,内部壁是第一内部壁,且该方法包括确定从该至少一个端点的第一端点到与环境中的第一房间和第三间房间之间的第二门道相关联的第二端点的路径，且识别该路径对应于第二内部壁。

在某些实施例中，识别内部壁包括优化成本函数以识别从该至少一个端点的端点到环境中的目标位置的路径，且将该路径与内部壁关联。在这种实施例中，该成本函数包括下列至少一个：第一成本项(以对延伸到至少一个预定的方向的外部的输入路径罚分),或第二成本项(对输入路径的方向中的改变罚分)。在这种实施例中，表示环境内的某一特征的位置的特征数据可被获得，其中该特征指示该环境中的空间占用情况。在这些实施例中，该成本函数可包括第三成本项，其用于奖励与特征的位置一致的输入路径。特征数据可从同时定位和绘制系统中获得。该方法可包括确定该特征被放置在满足高度条件的高度处。

在某些实施例中,门道是第一门道,内部壁是第一内部壁,且该方法包括识别包含第一门道的一组候选门道,根据门道特征排序该组候选门道进入处理顺序,且按照处理顺序对该组候选门道进行处理,以识别环境中的一组候选内部壁,该组候选后部壁包含第一内部壁。在这种实施例中，门道特征可包括下列至少一个：门道与另一门道之间的距离、门道与与环境的边界相关联的外部壁之间的距离，或与门道相关联的房间的尺寸。

在某些实施例中，确定该至少一个端点包括确定与第一房间相关联的第一区域与与第二房间相关联的第二区域之间的重叠区域，以及基于重叠区域确定门道的位置。