[发明专利]机器人激光地图的识别匹配方法及其系统

权利要求书

1.一种机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1获取平面激光图；

S2统一平面激光图大小，使其与数据库地图的大小匹配；

S3对平面激光图进行去噪处理；

S4通过降采样获取平面激光图特征，获取激光图像；

S5对激光图像进行二值化，获取二值化图像；根据激光图像背景参数的灰度值进行二值化的参数设置；

S6获取二值化图像的轮廓边缘扫描文件；通过轮廓检测方法，获取二值化图像的轮廓边缘，并生成轮廓边缘扫描文件；

S7将轮廓边缘扫描文件与数据库地图中的图像边缘轮廓进行相似度比对，并实现相似度高低排序；

S8根据相似度高低排序，结合人工选择，获取匹配度最佳的数据库地图，并对该数据库地图中的所有配置参数进行调用。

2.根据权利要求1所述的机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，所述S1通过机器人自带的激光雷达，扫描相应的空间，获取对应空间的平面激光图。

3.根据权利要求1所述的机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，所述数据库地图为事先通过激光扫描完成后存入数据库的地图。

4.根据权利要求1所述的机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，所述降采样能够进行多次，提取明显的轮廓信息。

5.根据权利要求1所述的机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，所述降采样完成后，通过高斯模糊对图片进行平滑获得高斯平滑图像，然后通过上采样，将高斯平滑图像恢复到数据库地图的大小，获得最终的激光图像。

6.根据权利要求5所述的机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，所述上采样，采用插值法。

7.根据权利要求1所述的机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，所述轮廓检测方法是通过对激光图像进行做外围轮廓的检索，生成组成轮廓的一些列的点，然后将获取到的点进行保存，形成由点轮廓构成的轮廓边缘。

8.根据权利要求7所述的机器人激光地图的识别匹配方法，其特征在于，所述相似度高低排序是对轮廓边缘扫描文件的点轮廓与数据库地图中的点轮廓进行一一匹配，根据每组匹配结果会返回一个差异性的值，差异性的值越小，对应的相似度越高。

9.一种机器人激光地图的识别匹配系统，其特征在于，采用权利要求1～8所述的机器人激光地图的识别匹配方法；包括：机器人模块、数据库模块；

所述机器人模块安装有激光雷达，能够对空间进行激光扫图，获取平面激光图；

所述数据库模块，用于匹配相关的数据库地图，并对匹配的数据库地图的配置参数进行调用。

10.根据权利要求9所述的机器人激光地图的识别匹配系统，其特征在于，所述系统能够应用于具有多个划分不同子空间的封闭空间。