CN107121142A - 移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法 - Google Patents

移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107121142A
CN107121142A CN201611263933.5A CN201611263933A CN107121142A CN 107121142 A CN107121142 A CN 107121142A CN 201611263933 A CN201611263933 A CN 201611263933A CN 107121142 A CN107121142 A CN 107121142A
Authority
CN
China
Prior art keywords
map
mobile robot
subregion
current location
planning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201611263933.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107121142B (zh
Inventor
杨勇
潘濛濛
郑志帆
李崇国
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen City Shan Chuan Robot Co Ltd
Shenzhen 3irobotix Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen City Shan Chuan Robot Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen City Shan Chuan Robot Co Ltd filed Critical Shenzhen City Shan Chuan Robot Co Ltd
Priority to CN201611263933.5A priority Critical patent/CN107121142B/zh
Publication of CN107121142A publication Critical patent/CN107121142A/zh
Priority to PCT/CN2017/118098 priority patent/WO2018121448A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107121142B publication Critical patent/CN107121142B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3833—Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3848—Data obtained from both position sensors and additional sensors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/383—Indoor data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3833—Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3837—Data obtained from a single source
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3863—Structures of map data
    • G01C21/387—Organisation of map data, e.g. version management or database structures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明揭示了一种移动机器人的拓扑地图创建方法，包括：S1：根据获取的移动机器人当前位置的环境信息构建当前区域；S2：判断当前区域是否符合子区域划分条件，如果是则进入步骤S3，如果否进入步骤S4；S3：将当前区域的划分为包括当前位置子区域在内的至少两个通过边界相连的子区域，然后进入步骤S5；S4：将当前区域作为当前位置子区域，然后进入S5；S5：在当前位置子区域创建局部地图并存储；S6：判断是否存在未创建局部地图的子区域，如果是则进入步骤S7，如果否则进入步骤S8；S7：移动机器人运动至未创建局部地图的子区域，更新当前位置信息后返回步骤S1；S8：以子区域为节点、边界为边创建拓扑地图。此外，本发明还揭示了一种基于拓扑地图的移动机器人的导航方法。

Description

移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法
技术领域
本发明涉及移动机器人技术，特别是用于移动机器人的拓扑地图创建方法和导航方法。
背景技术
随着科学技术的发展，移动机器人已可运用于各种场合用于代替人力完成各项任务，是一种具有高度自规划、自组织、自适应能力的机械，可在复杂的非结构环境中工作，在有效的空间、时间内高效地完成各类任务，目前被广泛应用于物流、探测、服务等领域。移动机器人的地图创建和导航是移动机器人的核心技术，一直是人们研究的重点。由于环境的动态变化和不可预测性、移动机器人感知手段不完备等各种原因，移动机器人的地图创建和导航的设计难度很大。
移动机器人的地图可以分为几何地图和拓扑地图。几何地图又可以分为栅格地图和特征地图，其中，栅格地图的在栅格数量逐渐增大时，对于地图的维护所占用的内存和CPU时间迅速增加，使移动机器人的处理器在实时处理变得非常困难；特征地图由一系列包含位置信息的特征组成，需要对感知信息做额外的处理，且需要一定数量的感知数据才能得到结果；拓扑地图由环境中特征位置或区域组成的节点及其连接关系构成，根据连接关系信息，移动机器人可从一个节点区域运动到另一个节点区域，拓扑地图抽象度高，适用于大环境的结构化描述，但目前还没有较好的解决方案。
现有的移动机器人的导航技术包括跟随路径导引、视觉匹配、信标导航、全球定位等。其中，跟随路径导引存在维护成本高、不灵活的缺点；视觉匹配存在计算量大且受环境光影响较大；信标导航则需要布设信标，环境适应性较差；全球定位精度较低，不能满足移动机器人的实际导航需要。
总体来说，目前移动机器人的地图创建方法及导航方法还需要进一步的优化和提高。
发明内容
本发明的目的之一在于克服现有技术缺陷，提供一种新的移动机器人的拓扑地图创建方法。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种移动机器人的拓扑地图创建方法，包括以下步骤,S1：根据获取的移动机器人当前位置的环境信息构建当前区域；S2：判断当前区域是否符合子区域划分条件，如果是则进入步骤S3，如果否进入步骤S4；S3：将当前区域的划分为包括当前位置子区域在内的至少两个通过边界相连的子区域，其中，当前位置子区域为不符合子区域划分条件的区域，然后进入步骤S5；S4：将当前区域作为当前位置子区域；S5：在当前位置子区域创建局部地图并存储；S6：判断是否存在未创建局部地图的子区域，如果是则进入步骤S7，如果否则进入步骤S8；S7：移动机器人运动至未创建局部地图的子区域，更新当前位置信息后返回步骤S1；S8：以子区域为节点、边界为边创建拓扑地图。
在本发明的优选实施例中，所述步骤S1是通过激光雷达获取移动机器人当前位置的环境信息。
具体地，所述步骤S2中的子区域划分条件包括传感器获取的障碍信息和/或传感器感应距离。
在本发明的优选实施例中，所述步骤S5中的局部地图包括脱困地图、SLAM地图、覆盖地图和传感器地图。
本发明的目的之二在于克服现有技术缺陷，提供一种基于拓扑地图且高效的移动机器人导航方法。
为达到上述目的，本发明的移动机器人导航方法的技术方案如下：
一种移动机器人的导航方法，该方法基于拓扑地图，该导航方法还包括以下步骤：步骤1：获取移动机器人的目标点位置；步骤2：判断移动机器人当前位置和目标点位置是否位于拓扑地图的节点中，如果是，则进入步骤S3，如果否则进行全局规划，然后进入步骤5；步骤3：根据拓扑地图寻找节点路径；步骤4：根据节点的局部地图进行路径规划；步骤5：执行路径规划结果。
在本发明方法的一个具体实施例中，所述步骤4按以下子步骤顺序依次进行路径规划：步骤41：在融合了脱困地图、SLAM地图、覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤42；步骤42：在融合了SLAM地图、覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤43；步骤43：在融合了覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤43；步骤44：在仅包括覆盖地图的局部地图上进行路径规划。
与现有技术相比，本发明专利申请具有以下优点：
本发明揭示的拓扑地图创建方法通过结合移动机器人当前环境特征判断是否进行子区域的划分和如何划分，子区域的划分更为合理且降低了算法的复杂性；本发明揭示的移动机器人的导航方法提高了移动机器人的导航效率和灵活性。
附图说明
图1为本发明专利申请的移动机器人的拓扑地图创建流程图；
图2为本发明专利申请实施例中的移动机器人的环境示意图；
图3a为移动机器人在图2环境中P1位置的示意图；
图3b为移动机器人在P1位置时，激光雷达获取的环境信息示意图；
图3c为移动机器人在P1位置时的子区域划分示意图；
图4a为移动机器人在图2环境中P2位置的示意图；
图4b为移动机器人在P2位置时，激光雷达获取的环境信息示意图；
图4c为移动机器人在P2位置时的子区域划分示意图；
图5为移动机器人在图2所示环境完成所有子区域划分的示意图；
图6为依据图5的子区域划分创建的拓扑地图；
图7为本发明专利申请的导航方法流程图；
图8为图7中的节点局部地图路径规划示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明方案进行进一步详细说明。
实施例1
本实施例主要对移动机器人的拓扑地图创建方法进行说明。本实施例中的移动机器人以室内清洁机器人为例进行说明。室内清洁机器人的导航系统包括定位模块、传感器模块、运动模块和控制模块，其中，定位模块包括激光雷达、里程计，传感器模块包括限位开关、红外传感器及超声波传感器，控制模块包括驱动轮和测速机构，定位模块及传感器模块将获取的环境信息传输至控制模块，运动模块接收控制模块的指令并执行。
结合图1至图6，室内清洁机器人的拓扑地图创建方法包括以下步骤：
S1：根据获取的移动机器人当前位置的环境信息构建当前区域；
室内清洁机器人通过激光雷达获取环境信息并提取环境特征，如角点、平面等，这些环境特征构成了室内清洁机器人当前区域。如图3a所示，移动机器人在P1位置时，激光雷达通过扫描周围环境信息，得到的激光点图如图3b所示，这些激光点图形成了室内清洁机器人当前区域。
S2：判断当前区域是否符合子区域划分条件，如果是则进入步骤S3，如果否进入步骤S4；
在此步骤中，主要根据当前区域信息确定是否划分子区域，如图3b所示，室内清洁机器人在P1位置时激光雷达获取环境信息后得到的激光点图在右上角有一缺口，即角点A、B之间的间隙，表明当前区域的边界或该区域的障碍在激光雷达的探测范围之外，因而符合子区域划分条件；当激光点图形成一个封闭的区域时，则认为不符合子区域划分条件。如图4b所示，室内清洁机器人在P2位置时，激光点图在上方和右方各存在一缺口，其中上方的缺口是因为激光雷达的探测距离限制形成的，右侧的缺口则代表门。
S3：将当前区域的划分为包括当前位置子区域在内的至少两个通过边界相连的子区域，其中，当前位置子区域为不符合子区域划分条件的区域，然后进入步骤S5。
根据步骤S2中的描述，当室内清洁机器人位于P1位置时，激光雷达通过扫描周围环境信息得到了如图3b所示激光点图，在角点A、B之间存在激光雷达不能探测到的未知区域，此时，将角点A、B之间的连线作为边界处理，如图3c所示，边界①将激光点图形成的当前区域图划分为当前位置子区域R1和另一子区域R2，也就是说，子区域R1和子区域R2通过边界①连接，室内清洁机器人可以通过边界①来往于子区域R1和子区域R2。需要说明的是，边界①在以后的子区域划分时作为障碍边缘处理，边界①和3b所示激光点图构成了闭合的当前位置子区域R1，子区域R1不再符合子区域划分条件。
S4：将当前区域作为当前位置子区域，然后进入S5。
如果激光雷达扫描周围环境形成的是一个闭合的激光点图区域，则表明该区域已被激光雷达完全探测到，不需要对该区域进行区域划分，将其作为当前子区域处理，然后进入S5。
S5：在当前位置子区域创建局部地图并存储。
在完成当前位置子区域的创建后，在当前位置子区域进行局部地图创建，如在子区域R1进行局部地图创建时，将边界①作为障碍物处理，因此移动机器人（室内清洁机器人）不会越过边界①进入子区域R2的。子区域的局部地图包括脱困地图、SLAM地图、覆盖地图及传感器地图的创建及存储。其中，脱困地图标记有移动机器人（室内清洁机器人）可以到达但容易困住的区域，如门槛、狭小通道等；SLAM地图是通过激光雷达实时形成的地图，并实时覆盖；覆盖地图标记有移动机器人所覆盖过的区域；传感器地图标记有通过红外、超声波等传感器探测到有障碍物的区域。
S6：判断是否存在未创建局部地图的子区域，如果是则进入步骤S7，如果否则进入步骤S8。
在完成当前位置子区域R1的局部地图创建后，判断是否还存在未创建局部地图的子区域，然后进入对应的步骤进行处理。
S7：移动机器人运动至未创建局部地图的子区域，更新当前位置信息后返回步骤S1。
如图4a所示，在完成当前位置子区域R1的局部地图创建后，还存在未创建局部地图的子区域R2，因此移动机器人（室内清洁机器人）将穿越边界①到达子区域R2的P2位置，然后将P2位置更新为当前位置，然后再返回步骤S1。
S8：以子区域为节点、边界为边创建拓扑地图。
如图5所示，为完成所有子区域地图的局部地图创建后的环境地图，然后以子区域为顶点，以边界为边创建拓扑地图，建好后的拓扑地图如图6所示。
实施例2
本实施例主要对移动机器人的导航方法进行说明。
请结合图7和图8，本发明的移动机器人的导航方法基于实施例1中方法创建的拓扑地图，具体包括以下步骤：
步骤1：获取移动机器人当前位置及目标点位置。
移动机器人（室内清洁机器人）的定位子系统根据激光雷达定位传感器实时采集的距离信息以及运动控制子系统通过左右编码器计算出里程计信息，从而得到移动机器人当前位置信息；移动机器人通过解析导航指令获得目标点的位置信息。
步骤2：判断移动机器人当前位置和目标点位置是否同时位于拓扑地图的节点中，如果是，则进入步骤3，如果否则进行全局规划，然后进入步骤5。
根据获取到的移动机器人的当前位置信息和目标点的位置信息，确认上述两个位置信息是否同时位于拓扑地图的节点中，如果是则进入步骤3；如果不是（包括只有一个位置信息位于拓扑地图的节点中和两个位置信息都没有位于拓扑节点中的情况），则进行全局规划，如使用A*算法或D*算法进行导航，然后进入步骤5。
步骤3：根据拓扑地图寻找节点路径。
如图6所示，如果移动机器人位于R2区域，而目标点位于R5区域，则移动机器人依次经过边界③、子区域R4、边界④进入子区域R5，或依次经过边界③、子区域R4、边界⑤、子区域R6、边界⑥、子区域R7、边界⑦进入子区域R5。
步骤4：根据节点的局部地图进行路径规划。
本实施例中的局部地图包含有脱困地图、SLAM地图、覆盖地图及传感器地图，在节点所代表的子区域的局部地图进行路径规划时按照以下步骤进行：步骤41：在融合了脱困地图、SLAM地图、覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤42；步骤42：在融合了SLAM地图、覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤43；步骤43：在融合了覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤43；步骤44：在仅包括覆盖地图的局部地图上进行路径规划，覆盖地图表示的移动机器人已经经过的区域，因此可以确保路径规划成功。
步骤5：执行路径规划结果。
移动机器人按路径规划图运动至目标点，如果全局规划不成功，则规划失败，移动机器人发出规划失败提示。
以上是本发明的较佳实施例的详细说明，不认定本发明只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下所作出的等同替代或明显变形，且性能或用途相同，都应当视为本发明所提交的权利要求书确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种移动机器人的拓扑地图创建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据获取的移动机器人当前位置的环境信息构建当前区域；
S2：判断当前区域是否符合子区域划分条件，如果是则进入步骤S3，如果否进入步骤S4；
S3：将当前区域的划分为包括当前位置子区域在内的至少两个通过边界相连的子区域，其中，当前位置子区域为不符合子区域划分条件的区域，然后进入步骤S5；
S4：将当前区域作为当前位置子区域，然后进入S5；
S5：在当前位置子区域创建局部地图并存储；
S6：判断是否存在未创建局部地图的子区域，如果是则进入步骤S7，如果否则进入步骤S8；
S7：移动机器人运动至未创建局部地图的子区域，更新当前位置信息后返回步骤S1；
S8：以子区域为节点、边界为边创建拓扑地图。
2.如权利要求1所述的移动机器人的地图创建方法，其特征在于，
所述步骤S1中是通过激光雷达获取移动机器人当前位置的环境信息。
3.如权利要求1所述的移动机器人的地图创建方法，其特征在于，
所述步骤S2中的子区域划分条件包括传感器获取的障碍信息和/或传感器感应距离。
4.如权利要求1所述的移动机器人的地图创建方法，其特征在于，
所述步骤S5中的局部地图包括脱困地图、SLAM地图、覆盖地图和传感器地图。
5.一种移动机器人的导航方法，其特征在于该方法基于如权利要求1至4之一所创建的拓扑地图，该导航方法还包括以下步骤：
步骤1：获取移动机器人当前位置及目标点位置；
定位子系统根据激光雷达定位传感器实时采集的距离信息以及运动控制子系统通过左右编码器计算出里程计信息，从而获取机器初始位姿；
步骤2：判断移动机器人当前位置和目标点位置是否同时位于拓扑地图的节点中，如果是，则进入步骤S3，如果否则进行全局规划，然后进入步骤5；
步骤3：根据拓扑地图寻找节点路径；
步骤4：根据节点的局部地图进行路径规划；
步骤5：执行路径规划结果。
6.如权利要求5所述的移动机器人的导航方法，其特征在于，所述步骤5按以下子步骤顺序依次进行路径规划：
步骤41：在融合了脱困地图、SLAM地图、覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤42；
步骤42：在融合了SLAM地图、覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤43；
步骤43：在融合了覆盖地图和传感器地图的局部地图上进行路径规划，如果规划不成功，则进入步骤44；
步骤44：在仅包括覆盖地图的局部地图上进行路径规划。
CN201611263933.5A 2016-12-30 2016-12-30 移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法 Active CN107121142B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611263933.5A CN107121142B (zh) 2016-12-30 2016-12-30 移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法
PCT/CN2017/118098 WO2018121448A1 (zh) 2016-12-30 2017-12-22 移动机器人的拓扑地图创建方法、导航方法、可编程设备及计算机可读介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611263933.5A CN107121142B (zh) 2016-12-30 2016-12-30 移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107121142A true CN107121142A (zh) 2017-09-01
CN107121142B CN107121142B (zh) 2019-03-19

Family

ID=59717352

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611263933.5A Active CN107121142B (zh) 2016-12-30 2016-12-30 移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN107121142B (zh)
WO (1) WO2018121448A1 (zh)

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107806881A (zh) * 2017-10-25 2018-03-16 上海思岚科技有限公司 移动机器人构建结构地图的方法与设备
CN107913039A (zh) * 2017-11-17 2018-04-17 北京奇虎科技有限公司 用于清洁机器人的区块选择方法、装置及机器人
CN107977003A (zh) * 2017-11-28 2018-05-01 深圳市杉川机器人有限公司 连通关系建立方法及装置
WO2018121448A1 (zh) * 2016-12-30 2018-07-05 深圳市杉川机器人有限公司 移动机器人的拓扑地图创建方法、导航方法、可编程设备及计算机可读介质
CN108507578A (zh) * 2018-04-03 2018-09-07 珠海市微半导体有限公司 一种全局边界地图的构建方法及其导航方法
CN108873882A (zh) * 2018-02-11 2018-11-23 北京石头世纪科技有限公司 智能移动设备及其移动路径规划方法、装置、程序、介质
CN108955677A (zh) * 2018-08-02 2018-12-07 苏州中德睿博智能科技有限公司 一种基于激光雷达与gps的拓扑地图创建方法及建图装置
CN109709973A (zh) * 2019-01-02 2019-05-03 中国人民解放军国防科技大学 一种微阵列式光罗盘辅助的无人机自主返航方法
CN109737980A (zh) * 2018-12-29 2019-05-10 上海岚豹智能科技有限公司 一种导航方法及其对应的机器人
CN109917791A (zh) * 2019-03-26 2019-06-21 深圳市锐曼智能装备有限公司 移动装置自动探索构建地图的方法
CN110108288A (zh) * 2019-05-27 2019-08-09 北京史河科技有限公司 一种场景地图构建方法及装置、场景地图导航方法及装置
CN110806211A (zh) * 2019-11-29 2020-02-18 炬星科技（深圳）有限公司 机器人自主探索建图的方法、设备及存储介质
CN110856935A (zh) * 2018-08-23 2020-03-03 上海智远弘业机器人有限公司 一种金库巡检移动终端
CN110867095A (zh) * 2018-08-28 2020-03-06 罗伯特·博世有限公司 用于协调和监控对象的方法
CN110893618A (zh) * 2018-09-13 2020-03-20 皮尔茨公司 用于机械手的无碰撞运动规划的方法和装置
CN111329383A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 科沃斯机器人股份有限公司 清洁方法及清洁机器人
CN111721280A (zh) * 2020-05-25 2020-09-29 科沃斯机器人股份有限公司 一种区域识别方法、自移动设备及存储介质
CN111813101A (zh) * 2020-06-04 2020-10-23 深圳优地科技有限公司 机器人路径规划方法、装置、终端设备及存储介质
CN112148813A (zh) * 2019-06-27 2020-12-29 深圳拓邦股份有限公司 一种随机式割草机分区方法及随机式割草机
CN112276933A (zh) * 2019-07-24 2021-01-29 广东宝乐机器人股份有限公司 移动机器人的控制方法和移动机器人
CN112367886A (zh) * 2018-08-30 2021-02-12 美国iRobot公司 用于移动机器人的基于地图的训练与界面
CN113342002A (zh) * 2021-07-05 2021-09-03 湖南大学 基于拓扑地图的多移动机器人调度方法及系统
WO2022041343A1 (zh) * 2020-08-26 2022-03-03 苏州三六零机器人科技有限公司 扫地机器人、扫地机器人的控制方法、设备及计算机可读存储介质
WO2022068781A1 (zh) * 2020-09-29 2022-04-07 炬星科技（深圳）有限公司 一种引导建图方法、设备及计算机可读存储介质

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111360816A (zh) * 2018-12-26 2020-07-03 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 一种机器人的控制方法、系统及机器人
EP3940670A4 (en) * 2019-03-13 2022-10-26 Chiba Institute of Technology INFORMATION PROCESSING DEVICE AND MOBILE ROBOT
CN111736580B (zh) * 2019-03-19 2024-04-16 北京奇虎科技有限公司 扫地设备的避障脱困方法、装置、电子设备及存储介质
CN109917418B (zh) * 2019-03-28 2023-04-07 安徽理工大学 一种激光雷达无反射区域的测量方法
CN111765888A (zh) * 2019-04-01 2020-10-13 阿里巴巴集团控股有限公司 设备定位方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112215887B (zh) * 2019-07-09 2023-09-08 深圳市优必选科技股份有限公司 一种位姿确定方法、装置、存储介质及移动机器人
CN110351755B (zh) * 2019-07-15 2023-01-10 腾讯科技（深圳）有限公司 一种控制节点的方法及装置
CN112734353A (zh) * 2019-10-28 2021-04-30 北京国双科技有限公司 一种可视化流程动态多分支的布局方法和装置
CN111174799B (zh) * 2019-12-24 2023-02-17 Oppo广东移动通信有限公司 地图构建方法及装置、计算机可读介质、终端设备
CN113448340B (zh) * 2020-03-27 2022-12-16 北京三快在线科技有限公司 一种无人机的路径规划方法、装置、无人机及存储介质
CN111551169B (zh) * 2020-05-15 2021-12-07 广州支点创新科技有限责任公司 机器人的地图构建及定位方法、机器人
CN111780762B (zh) * 2020-06-30 2022-04-22 杭州海康机器人技术有限公司 巡检路径生成方法、装置和存储介质
CN112539749B (zh) * 2020-06-30 2023-09-08 深圳优地科技有限公司 机器人导航方法、机器人、终端设备及存储介质
CN114153197B (zh) * 2020-08-17 2023-08-18 速感科技（北京）有限公司 自主移动设备的脱困方法及装置
CN112518739A (zh) * 2020-10-22 2021-03-19 新兴际华集团有限公司 履带式底盘机器人侦察智能化自主导航方法
CN112860827B (zh) * 2021-01-15 2024-04-30 北京小米移动软件有限公司 设备间交互控制方法、设备间交互控制装置及存储介质
CN112965485B (zh) * 2021-02-03 2022-10-04 武汉科技大学 一种基于二次区域划分的机器人全覆盖路径规划方法
CN113465728B (zh) * 2021-06-25 2023-08-04 重庆工程职业技术学院 一种地形感知方法、系统、存储介质、计算机设备
CN113741422B (zh) * 2021-07-30 2024-04-12 深圳市普渡科技有限公司 机器人拓扑地图生成系统、方法、计算机设备及存储介质
CN113805590A (zh) * 2021-09-23 2021-12-17 云南民族大学 一种基于边界驱动的室内机器人自主探索方法及系统
CN113779172B (zh) * 2021-09-29 2024-03-22 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种大型区域机器人建图方法、设备及介质
CN114019953B (zh) * 2021-10-08 2024-03-19 中移（杭州）信息技术有限公司 地图构建方法、装置、设备及存储介质
CN114322990B (zh) * 2021-12-30 2024-04-19 杭州海康机器人股份有限公司 一种用于构建移动机器人地图之数据的采集方法、装置
CN115358681B (zh) * 2022-10-19 2023-03-24 睿羿科技(山东)有限公司 一种静态障碍物下室内多任务点路径规划方法
CN116125991B (zh) * 2023-02-27 2023-08-15 麦岩智能科技(北京)有限公司 一种基于面向高端场景的商用服务机器人的禁区脱困、存储介质、设备
CN116416340B (zh) * 2023-03-16 2023-09-26 中国测绘科学研究院 一种连续铺盖数据的拓扑快速构建算法
CN116091607B (zh) * 2023-04-07 2023-09-26 科大讯飞股份有限公司 辅助用户寻找物体的方法、装置、设备及可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103278170A (zh) * 2013-05-16 2013-09-04 东南大学 基于显著场景点检测的移动机器人级联地图创建方法
CN104898660A (zh) * 2015-03-27 2015-09-09 中国科学技术大学 一种提高机器人路径规划效率的室内地图构建方法
CN105094130A (zh) * 2015-07-29 2015-11-25 广东省自动化研究所 激光制导地图构建的agv搬运机器人导航方法和装置
CN105651293A (zh) * 2015-12-30 2016-06-08 联动优势科技有限公司 一种路径规划的导航方法及装置
WO2016180514A1 (de) * 2015-05-13 2016-11-17 Universität Bielefeld Bodenbearbeitungsgerät und verfahren zu dessen navigation sowie schwarm von bodenbearbeitungsgeräten und verfahren zu deren gemeinsamer navigation

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8948913B2 (en) * 2009-10-26 2015-02-03 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and apparatus for navigating robot
US8798840B2 (en) * 2011-09-30 2014-08-05 Irobot Corporation Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data
CN102968122A (zh) * 2012-12-12 2013-03-13 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种用于移动平台在未知区域自建地图的覆盖方法
CN103268729B (zh) * 2013-05-22 2015-08-19 北京工业大学 基于混合特征的移动机器人级联式地图创建方法
CN104615138B (zh) * 2015-01-14 2017-09-08 上海物景智能科技有限公司 一种划分移动机器人室内区域动态覆盖方法及其装置
CN104994472A (zh) * 2015-07-02 2015-10-21 苏州汉明科技有限公司 一种室内定位区域移动的防穿墙系统及其方法
CN105160659B (zh) * 2015-08-14 2018-01-12 无锡物讯科技有限公司 二维平面拓扑区域中获取目标物补充位置轨迹的方法
CN105225604B (zh) * 2015-10-30 2018-06-29 汕头大学 一种移动机器人导航的混合地图的构建方法
CN107121142B (zh) * 2016-12-30 2019-03-19 深圳市杉川机器人有限公司 移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103278170A (zh) * 2013-05-16 2013-09-04 东南大学 基于显著场景点检测的移动机器人级联地图创建方法
CN104898660A (zh) * 2015-03-27 2015-09-09 中国科学技术大学 一种提高机器人路径规划效率的室内地图构建方法
WO2016180514A1 (de) * 2015-05-13 2016-11-17 Universität Bielefeld Bodenbearbeitungsgerät und verfahren zu dessen navigation sowie schwarm von bodenbearbeitungsgeräten und verfahren zu deren gemeinsamer navigation
CN105094130A (zh) * 2015-07-29 2015-11-25 广东省自动化研究所 激光制导地图构建的agv搬运机器人导航方法和装置
CN105651293A (zh) * 2015-12-30 2016-06-08 联动优势科技有限公司 一种路径规划的导航方法及装置

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018121448A1 (zh) * 2016-12-30 2018-07-05 深圳市杉川机器人有限公司 移动机器人的拓扑地图创建方法、导航方法、可编程设备及计算机可读介质
CN107806881A (zh) * 2017-10-25 2018-03-16 上海思岚科技有限公司 移动机器人构建结构地图的方法与设备
WO2019080679A1 (zh) * 2017-10-25 2019-05-02 上海思岚科技有限公司 移动机器人构建结构地图的方法与设备
CN107913039A (zh) * 2017-11-17 2018-04-17 北京奇虎科技有限公司 用于清洁机器人的区块选择方法、装置及机器人
CN107913039B (zh) * 2017-11-17 2020-11-13 北京奇虎科技有限公司 用于清洁机器人的区块选择方法、装置及机器人
US11022980B2 (en) 2017-11-28 2021-06-01 Shenzhen 3Irobotix Co., Ltd. Communication relationship establishing method and device, computer readable storage medium, electronic device and cleaning device
CN107977003A (zh) * 2017-11-28 2018-05-01 深圳市杉川机器人有限公司 连通关系建立方法及装置
JP2021504851A (ja) * 2017-11-28 2021-02-15 深▲せん▼市杉川机器人有限公司Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ３Ｉｒｏｂｏｔｉｘ Ｃｏ．， Ｌｔｄ． 連係関係構築の方法、装置、コンピュータ読取可能な記憶媒体、電子機器及び清掃装置
WO2019104855A1 (zh) * 2017-11-28 2019-06-06 深圳市杉川机器人有限公司 连通关系建立方法、装置、计算机可读存储介质、电子设备及清扫设备
CN108873882A (zh) * 2018-02-11 2018-11-23 北京石头世纪科技有限公司 智能移动设备及其移动路径规划方法、装置、程序、介质
CN108873882B (zh) * 2018-02-11 2022-06-07 北京石头创新科技有限公司 智能移动设备及其移动路径规划方法、装置、程序、介质
CN108507578A (zh) * 2018-04-03 2018-09-07 珠海市微半导体有限公司 一种全局边界地图的构建方法及其导航方法
CN108955677A (zh) * 2018-08-02 2018-12-07 苏州中德睿博智能科技有限公司 一种基于激光雷达与gps的拓扑地图创建方法及建图装置
CN110856935A (zh) * 2018-08-23 2020-03-03 上海智远弘业机器人有限公司 一种金库巡检移动终端
CN110867095A (zh) * 2018-08-28 2020-03-06 罗伯特·博世有限公司 用于协调和监控对象的方法
US11703857B2 (en) 2018-08-30 2023-07-18 Irobot Corporation Map based training and interface for mobile robots
CN112367886A (zh) * 2018-08-30 2021-02-12 美国iRobot公司 用于移动机器人的基于地图的训练与界面
CN110893618A (zh) * 2018-09-13 2020-03-20 皮尔茨公司 用于机械手的无碰撞运动规划的方法和装置
CN111329383A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 科沃斯机器人股份有限公司 清洁方法及清洁机器人
CN109737980A (zh) * 2018-12-29 2019-05-10 上海岚豹智能科技有限公司 一种导航方法及其对应的机器人
CN109709973A (zh) * 2019-01-02 2019-05-03 中国人民解放军国防科技大学 一种微阵列式光罗盘辅助的无人机自主返航方法
CN109917791B (zh) * 2019-03-26 2022-12-06 深圳市锐曼智能装备有限公司 移动装置自动探索构建地图的方法
CN109917791A (zh) * 2019-03-26 2019-06-21 深圳市锐曼智能装备有限公司 移动装置自动探索构建地图的方法
CN110108288A (zh) * 2019-05-27 2019-08-09 北京史河科技有限公司 一种场景地图构建方法及装置、场景地图导航方法及装置
CN112148813A (zh) * 2019-06-27 2020-12-29 深圳拓邦股份有限公司 一种随机式割草机分区方法及随机式割草机
CN112276933A (zh) * 2019-07-24 2021-01-29 广东宝乐机器人股份有限公司 移动机器人的控制方法和移动机器人
CN110806211A (zh) * 2019-11-29 2020-02-18 炬星科技（深圳）有限公司 机器人自主探索建图的方法、设备及存储介质
CN111721280A (zh) * 2020-05-25 2020-09-29 科沃斯机器人股份有限公司 一种区域识别方法、自移动设备及存储介质
CN111813101A (zh) * 2020-06-04 2020-10-23 深圳优地科技有限公司 机器人路径规划方法、装置、终端设备及存储介质
CN111813101B (zh) * 2020-06-04 2024-04-02 深圳优地科技有限公司 机器人路径规划方法、装置、终端设备及存储介质
WO2022041343A1 (zh) * 2020-08-26 2022-03-03 苏州三六零机器人科技有限公司 扫地机器人、扫地机器人的控制方法、设备及计算机可读存储介质
WO2022068781A1 (zh) * 2020-09-29 2022-04-07 炬星科技（深圳）有限公司 一种引导建图方法、设备及计算机可读存储介质
CN113342002A (zh) * 2021-07-05 2021-09-03 湖南大学 基于拓扑地图的多移动机器人调度方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107121142B (zh) 2019-03-19
WO2018121448A1 (zh) 2018-07-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107121142A (zh) 移动机器人的拓扑地图创建方法及导航方法
US11216004B2 (en) Map automation—lane classification
US11714416B2 (en) Method of navigating a vehicle and system thereof
EP3526737B1 (en) Neural network system for autonomous vehicle control
JP6898394B2 (ja) 車両の自動運転制御補助方法、車両の自動運転制御補助装置、機器、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及び車路連携システム
KR102091580B1 (ko) 이동식 도면화 시스템을 이용한 도로 표지 정보 수집 방법
CN105116902A (zh) 一种移动机器人避障导航的方法和系统
US11945460B1 (en) Systems and methods for interfacing with an occupant
WO2019190395A1 (en) Method and system for returning a displaced autonomous mobile robot to its navigational path
US11250697B2 (en) Missing traffic face detector
CN110834631A (zh) 一种行人避让方法、装置、车辆及存储介质
US11500391B2 (en) Method for positioning on basis of vision information and robot implementing same
US11073400B2 (en) Map creation from hybrid data
CN115167433B (zh) 融合全局视觉的机器人自主探索环境信息的方法及系统
CN112363494A (zh) 机器人前进路径的规划方法、设备及存储介质
CN108363395A (zh) 一种agv自主避障的方法
CN103632044A (zh) 基于地理信息系统的摄像头拓扑构建方法及装置
CN115223039A (zh) 一种面向复杂环境的机器人半自主控制方法及系统
KR102286656B1 (ko) 어라운드 맵을 이용하여 경로를 변경하는 방법 및 이를 구현하는 로봇
CN114459483B (zh) 基于机器人导航用地标导航地图构建与应用方法、系统
CN116257058A (zh) 一种园区自动驾驶物流小车智能局部规划方法
CN113607161B (zh) 机器人导航路径宽度获取系统、方法、机器人及存储介质
US11898869B2 (en) Multi-agent map generation
CN115416693A (zh) 一种基于时空走廊的自动驾驶轨迹规划方法及系统
Meng et al. An obstacle avoidance method based on advanced rapidly-exploring random tree for autonomous navigation

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant