[发明专利]一种多机云边协同地图创建与动态数字孪生方法及系统

权利要求书

1.一种多机云边协同地图创建与动态数字孪生的方法，其特征在于，包括：

获取机器人组群作业场景的周围信息，根据所述周围信息生成图元文件，所述图元文件包括机器人定位地图、二维地图、数字孪生地图、元信息文件、路网信息文件、轨迹文件以及视觉特征地图，并根据所述图元文件在云端服务器上构建通用的图元地图库；

获取机器人当前的GPS数据或图像，根据所述GPS数据或图像从所述图元地图库中查询所匹配的图元，并拉取匹配的图元到本地，得到机器人当前的图元地图；获取机器人当前的点云和图像，将所述点云和图像与所述图元地图进行匹配，得到机器人在所述图元地图中的当前位置，并发送至云端服务器；

从云端服务器拉取和机器人来源统一的数字孪生地图到数字孪生前端，并将机器人的当前位置和巡检结果展示在所述数字孪生地图中。

2.根据权利要求1所述的一种多机云边协同地图创建与动态数字孪生的方法，其特征在于，所述的获取机器人组群作业场景的周围信息，根据所述周围信息生成图元文件，包括：

利用建图设备获取机器人组群作业场景的周围信息，所述的周围信息包括点云、图像、IMU数据和GPS数据；

将所述的周围信息利用SLAM融合算法进行融合，得到带颜色信息的点云地图；再将所述带颜色信息的点云地图按图元进行切割，得到带颜色信息的图元；

根据所述的图元生成图元文件，所述的图元文件包括机器人定位地图、二维地图、数字孪生地图、元信息文件、路网信息文件、轨迹文件以及视觉特征地图。

3.根据权利要求2所述的一种多机云边协同地图创建与动态数字孪生的方法，其特征在于，根据所述的图元生成所述的二维地图，包括：

设所述的图元方向的最大值、方向的最大值、方向的最小值、方向的最小值、方向的中心位置、方向的中心位置分别为、、、、、，则：

，；

设生成的二维地图的宽、高分别为、，分辨率的有效数值范围为，则：

，；

设所述图元的每一个点云投影到二维地图时，在二维地图上方向的位置为，方向的位置为，则：

，；

设将宽、高分别为、的二维地图通过放缩因子放缩成宽、高分别为、的二维图像时，放缩后的二维地图的宽的最大值、高的最大值分别为、，且、，则：

宽的放缩因子，向上取整，高的缩放因子，向上取整；并取与中的较大值作为放缩因子。

4.根据权利要求2所述的一种多机云边协同地图创建与动态数字孪生的方法，其特征在于，根据所述的图元生成所述的路网信息文件，包括：

将所述的图元进行三维雷达点云的语义分割，分割出地面和地面上的物体；

根据分割的结果以及物体信息生成机器人的路网信息；

将所述的路网信息存储到路网信息文件中，用于存储机器人的可行驶区域。

5.根据权利要求2所述的一种多机云边协同地图创建与动态数字孪生的方法，其特征在于，根据所述的图元生成所述的视觉特征地图，包括：

根据所述图像以及每一帧图像的位姿，提取每一帧图像的SIFT特征点与描述子，ORB特征点与描述子，Super Point的特征点和描述子，以及每一个特征点的置信度；

将提取的结果存入视觉特征地图中，用于机器人在无法获取GPS信号的情况下，利用双目相机图像传感器进行当前环境的图像获取。

6.根据权利要求1所述的一种多机云边协同地图创建与动态数字孪生的方法，其特征在于，所述的获取机器人当前的GPS数据或图像，根据所述GPS数据或图像从所述图元地图库中查询所匹配的图元，并拉取匹配的图元到本地，得到机器人当前的图元地图，包括：

若机器人能够获取当前的GPS数据，则将GPS数据上传至云端服务器，云端服务器根据GPS数据查询当前位置附近的九个图元，再将九个图元下发至机器人；

若机器人无法获取当前的GPS数据，则通过图像传感器获取当前的图像，并将图像上传云端服务器；云端服务器提取所述图像的视觉特征，并与图元地图库的视觉特征地图进行匹配，得到机器人当前位置所在的图元，然后搜索该图元附近的八个图元，再将九个图元下发至机器人。