[发明专利]基于可变形拓扑地图的服务机器人自主导航方法

摘要

一种机器人导航技术领域的基于可变形拓扑地图的服务机器人自主导航方法，通过SLAM技术实时地采集机器人所在的室内外环境的地形地貌状况，进行环境特征提取，对采集的信息进行拓扑地图的创建，并且在此基础上根据服务机器人的姿态变化制定出所需的不同的拓扑点的尺寸，将这些不同的尺寸作为输入量，对于拓扑地图进行重构，生成符合移动机器人姿态变化的拓扑点自适应性的拓扑地图。

主权项

1，一种基于可变形拓扑地图的服务机器人自主导航方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、首先依次将激光三维扫描传感器、倾斜传感器和6个超声波传感器分别并联至服务机器人并将超声波传感器分别安装于服务机器人的周围，然后设置激光三维扫描传感器以1毫秒为采样周期采集环境数据并进行模数转换，得到原始三维环境数据；再设置倾斜传感器测得该倾斜传感器与地面的夹角以及激光三维扫描传感器与地面的夹角作为夹角数据，最后记录超声波传感器测得的服务机器人与前方障碍物的距离数据；第二步、服务机器人通过原始三维环境数据获得相对坐标并结合夹角数据标定出绝对坐标；然后根据距离数据进行三维场景分割，在以1毫秒为单位的三维分割场景的基础上进行局部三维场景重建，生成局部三维场景信息；最后通过扩展卡尔曼滤波的定位算法将局部三维场景信息通过鲁棒性的预测，每一个时间点环境细节的匹配融合处理后生成全局三维场景；第三步、首先以服务机器人的各种姿态所占的投影面积中的最小值作为栅格，并以此栅格为单位将全局三维场景栅格化，然后应用腐蚀-剪裁算法在全局三维场景中计算栅格化相关值并根据拓扑点判断的结果决定是否应该修改对应栅格的标记值，最终生成服务机器人运动路径拓扑地图；第四步、根据服务机器人的姿态变化在地面的投影制定出对应的栅格，然后依据蒙特卡罗配比法生成标准栅格，此处所述的蒙特卡罗配比法是基于蒙特卡罗算法的一种扩展算法，同时，标准栅格的另外一个作用是，能标准栅格作为预输入量，进行全局三维场景的栅格化；第五步、依据服务机器人的姿态变化在地面的投影制定出对应的栅格的个数创建旋转矩阵的维数，对原有的拓扑点进行计算，在机器人导航过程中，首先以尺寸最大的拓扑点进行导航，导航的过程中同样依靠栅格地图，但当遇到较狭窄环境后，将机器人的尺寸变小，变为较小的拓扑点，当相应的环境变窄，机器人的尺寸也相应变小，即标准栅格的组合数变小。