CN107728616A - 移动机器人的地图创建方法及移动机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明揭示了一种移动机器人的地图创建方法，所述移动机器人在室内环境工作，包括以下步骤，S1：根据当前点及参考点拍摄的天花板图像获取当前点相对参考点的欧拉角；S2：判断欧拉角的翻滚角θy是否小于设定值，如果是则保存当前点的地图数据，如果否则放弃保存当前点的地图数据；S3：移动机器人运动预订时间或预订距离后返回步骤S1；S4：重复步骤S1至S3直到完成工作区域内的地图创建。与现有技术相比，本发明技术方案能判断移动机器人能有效判断移动机器人是否在工作表面发生偏转，并在移动机器人发生偏转时删除存在误差的地图数据，提高了移动机器人的地图创建精度。本发明还揭示了一种使用上述方法的移动机器人。

Description

移动机器人的地图创建方法及移动机器人
技术领域
本发明属于移动机器人领域，尤其是室内移动机器人的地图创建方法及采用该方法的移动机器人。
背景技术
随着移动机器人行业技术的发展，现有的室内移动机器人(如扫地机器人、空气净化机器人)往往具备地图创建功能。但由于移动机器人在工作过程中会发生因意外情况(如小孩或宠物碰撞)或工作表面不平整等原因，导致移动机器人在工作面发生偏移或旋转，导致其传感器获取的周围环境信息不准确，使得创建的地图数据存在误差，进而影响移动机器人的定位及导航，降低了移动机器人的工作效率，甚至导致移动机器人无法工作。
因此有必要提供一种能解决上述问题的地图创建方法。
发明内容
本发明的目的之一在于克服背景技术中的缺陷，提供一种减少地图数据误差的地图创建方法，其具体方案如下：
一种移动机器人的地图创建方法，所述移动机器人在室内环境工作，包括以下步骤，S1：根据当前点及参考点拍摄的天花板图像获取当前点相对参考点的欧拉角；S2：判断欧拉角的翻滚角θy是否小于设定值，如果是则保存当前点的地图数据，如果否则放弃保存当前点的地图数据；S3：移动机器人运动预订时间或预订距离后返回步骤S1；S4：重复步骤S1至S3直到完成工作区域内的地图创建；其中，所述当前点为移动机器人当前所在位置，所述参考点为移动机器人保存地图数据的位置。
进一步地，所述步骤S1包括以下子步骤：S11：获取移动机器人上的摄像机在参考点及当前点的天花板图像；S12：根据图像匹配算法计算摄像机在参考点和当前点的基本矩阵F；S13：根据基本矩阵F和摄像机内参矩阵K得到本征矩阵E；S14：对本征矩阵E进行奇异值分解得到旋转矩阵R；S15：根据旋转矩阵R计算移动机器人在当前点相对参考点的欧拉角。
优选地，在本发明的一个实施例中，所述设定值的角度范围为5°至10°。
优选地，所述移动机器人开始创建地图的参考点为移动机器人开始工作时的位置或充电座位置。
本发明的目的之二在于克服背景技术中的缺陷，提供一种能减少地图数据误差的移动机器人，其方案如下：
方案一：一种采用上述地图创建方法的移动机器人，所述移动机器人包括全景摄像头和控制模块，所述全景摄像头用于拍摄天花板图像及周围环境图像，所述控制模块用于计算欧拉角及将周围环境图像转化为地图数据。
方案二：一种采用上述地图创建方法的移动机器人，所述移动机器人包括摄像头、激光雷达和控制模块，所述摄像头用于拍摄天花板图像，所述激光雷达用于获取周围环境信息，所述控制模块用于计算欧拉角及将周围环境信息转化为地图数据。
与现有技术相比，本发明技术方案能判断移动机器人能有效判断移动机器人是否在工作表面发生偏转，并在移动机器人发生偏转时删除存在误差的地图数据，提高了移动机器人的地图创建精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明移动机器人地图创建方法流程图；
图2为本发明获取移动机器人当前点相对参考点的欧拉角的流程图；
图3为本发明移动机器人所在室内环境得示意图；
图4为本发明移动机器人在世界坐标系下的欧拉角表示；
图5为本发明较佳实施例中的移动机器人的模块构成图；
图6为本发明另一实施例中的移动机器人的模块构成图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明技术方案进行清楚、完整地描述，显然，这里所描述的实施例仅仅是发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明描述的具体实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明权利要求所限定的保护范围内。
实施例1
本实施例中的移动机器人以扫地机器人为例进行说明。本发明的移动机器人还可包括室内空气净化机器人或室内监控机器人。
如图5所示，本实施例中的扫地机器人包括全景摄像头、传感器模块、清洁模块、控制模块、通信模块、驱动模块以及电源模块，其中箭头方向代表数据或指令的传输方向。全景摄像头优选安装在扫地机顶部，并向扫地机器人前进方向倾斜，可同时拍摄到天花板图像及前进方向上的环境图像，并将相关图像发送至控制模块；传感器模块在本实施例中为地检及墙检，如红外传感器、超声波传感器、霍尔传感器及碰撞传感器等，用于检测扫地机器人是否碰到障碍或工作异常；清洁模块用于执行清洁动作，包括中扫、边扫以及风机；控制模块用于根据全景摄像头拍摄的天花板图像计算欧拉角以及根据环境图片生产地图数据，同时根据传感器模块的相关信息控制扫地机器人执行相关动作；通信模块用于接收外界指令(遥控器或手机)以及将扫地机器人的地图信息和/或工作状态信息发送至用户终端；驱动模块为左右驱动轮及万向轮，左右驱动轮在控制模块的指令下驱动扫地机器人在工作表面运动；电源模块为可充电电池，用于为扫地机器人工作提供能量。
如图1所示，为本发明实施例中的扫地机器人的地图创建方法的流程图，下面进行详细说明。
在开始步骤S1之前，扫地机器人将确定一个参考点并在该点创建地图，本实施例中，扫地机器人开始工作时的位置(一般为充电座所在位置)一般认为是扫地机器人正常工作状态(即于左右驱动轮的连线与工作表面平行)，全景摄像头在开始工作时的位置拍摄天花板图像并发送至控制模块，同时将全景摄像头拍摄的周围环境图片发送至控制模块；控制模块将保持开始工作时的位置的天花板图片，同时对周围环境图片进行处理得到地图数据并保存。
S1：根据当前点及参考点拍摄的天花板图像获取当前点相对参考点的欧拉角。
在扫地机器人工作一段时间或一段距离后，全景摄像头将再次拍摄天花板图像，然后发送至控制模块，控制模块根据当前点拍摄的天花板图像以及存储的在参考点拍摄的天花板图像计算当前点相对参考点的欧拉角。
如图2所示，本实施例中的扫地机器人在当前点相对参考点的欧拉角计算过程如下：
S11：获取移动机器人上的摄像机在参考点及当前点的天花板图像。
S12：根据图像匹配算法计算摄像机在参考点和当前点的基本矩阵F。
本实施例中使用点匹配并通过RANSAC算法计算出基本矩阵，包括：(1)自动提取两幅图像的特征点集并建立初始“匹配对集”。(2)RANSAC去除错误匹配对：a)计算当前抽样所确定的基本矩阵F，和它的一致点集S(F)；b)如果当前的一致集大于原先的一致集，则保持当前的一致集S(F)和相应的基本矩阵F，并删去原先的一致集和相应的基本矩阵；c)由自适应算法终止抽样过程，获得最大一致集，最大一致集中的匹配对(内点)是正确匹配对。(3)由最大一致集(即正确匹配对)重新估计基本矩阵。
S13：根据基本矩阵F和摄像机内参矩阵K得到本征矩阵E。
本征矩阵E和基本矩阵F的关系如公式：E＝KTFK，其中K为内参数矩阵，内参数矩阵在摄像头标定中得到。
S14：对本征矩阵E进行奇异值分解得到旋转矩阵R。
本征矩阵E由旋转矩阵和平移向量t组成。在真实数据求解时，由本征矩阵分解出来的旋转矩阵通常不精确，因此需要使用奇异值分解(SVD)从本征矩阵中E分解出精确的旋转矩阵和平移向量。设实际数据的旋转矩阵为R，将R分解为两个正交矩阵U和V，D为矩阵R的奇异值，公式R＝UDVT
S15：根据旋转矩阵R计算移动机器人在当前点相对参考点的欧拉角。
将D设置为单位阵I，得到精确旋转矩阵R'＝UIVT，设精确旋转矩阵
如图4所示，为扫地机器人在世界坐标系下的坐标轴表示，黑色三角形方向为扫地机器人初始运动方向，xy平面与工作表面(地面)平行，z轴垂直于工作表面，其中θx为绕x轴旋转的角度(俯仰角)，θy为绕y轴旋转的角度(翻滚角)，θz为绕z轴旋转的角度(偏航角)。
根据旋转矩阵的表达式，利用三角函数可以推导出欧拉角值：
θx＝atan2(r32，r33)
θz＝atan2(r21，r11)
S2：判断欧拉角的翻滚角θy是否小于设定值，如果是则保存当前点的地图数据，如果否则放弃保存当前点的地图数据。
当θx不为零时，表明扫地机器人在x轴发生了旋转，如扫地机器人从地板移动至地毯(由于地毯本身具有厚度)，但不影响扫地机器人的全景摄像头的拍摄角度，全景摄像头获取的环境图像信息完全，根据环境图像信息创建的地图准确；当θy不为零时，表明扫地机器人沿y轴进行了旋转，此时全景摄像头发生偏转，在该偏转角度大于预定值时，会造成对左边或右边的环境图像信息获取不全，进而导致根据该环境图像创建的地图不准，本实施例中的预订值应当小于10°，最好小于5°；当θz不为零时，表明扫地机器人在z轴方向发生了旋转，不影响全景摄像头的拍摄角度，进而根据环境图像信息创建的地图数据准确。当扫地机器人在当前点相对参考点的偏转角度θy小于预定值(5°至10°)，认为扫地机器人还位于工作面，此时将当前点作为关键点，获取的环境图像并发送至控制模块进行地图创建。本实施例中，可将转角度θy小于预定值的当前点保存为参考点。当扫地机器人在当前点相对参考点的偏转角度θy大于预定值(5°至10°)，认为扫地机器人在已偏离工作面，此时放弃将当前点作为关键点，并放弃将环境图像发送至控制模块。
S3：移动机器人运动预订时间或预订距离后返回步骤S1。
S4：重复步骤S1至S3直到完成工作区域内的地图创建。
其中，所述当前点为移动机器人当前所在位置，所述参考点为移动机器人保存地图数据的位置。
如图3所示，为本实施例中扫地机器人的工作环境示意图，在该环境中，包括台阶1和台阶2。扫地机器人在点O开始工作，通过全景摄像头获取点O的天花板图像并保存，同时将点O获取的环境图片发送至控制模块进行处理后得到地图数据并保存。
当扫地机器人移动至点A时，即台阶1的倾斜面上，通过在点A的天花板图像和保存的在点O处的天花板图像计算在点A处相对点O处的欧拉角，并可得出点A处相对点O处的欧拉角为：θx≠0，θy≠0，θZ≠0，由于翻滚角θy大于预设值(5°至10°)，因此并不将在点A处获取的环境图像发送至控制模块进行地图数据创建。同样地，在扫地机器人位于台阶2的倾斜面上的点D时，也可以计算出在点D处相对点O处的欧拉角的翻滚角θy大于预设值(5°至10°)，也不会在点D处获取的环境图像发送至控制模块进行地图数据创建。
当扫地机器人移动至点B、点E时，即台阶1或台阶2的水平面上，通过在点B、点E的天花板图像和保存的在点O处的天花板图像计算在点B、点E处相对点O处的欧拉角，可以得出在点B、点E处相对点O处的欧拉角为：欧拉角为：θx≠0，θy＝0，θZ≠0，由于翻滚角θy等于零，小于于预设值(5°至10°)，从而将在点B、点E处获取的环境图像发送至控制模块进行地图数据创建。
当扫地机器人移动至点C时，通过在点C的天花板图像和保存的在点O处的天花板图像计算在点C处相对点O处的欧拉角，可以得出在点C处相对点O处的欧拉角为：θx＝0，θy＝0，θZ≠0，由于翻滚角θy等于零，小于预设值(5°至10°)，从而将在点C处获取的环境图像发送至控制模块进行地图数据创建。
实施例2
如图6所示，本实施例揭示了实现上述地图创建方法的另一移动机器人，本实施例中的移动机器人与实施例1中的基本相同，不同的地方在于：本实施例中的移动机器人没有全景摄像头，而是通过一般摄像头和激光雷达来实现实施例中的全景摄像头功能，其中，摄像头用于拍摄天花板图像，所述激光雷达用于获取周围环境信息，所述控制模块用于计算欧拉角及将周围环境信息转化为地图数据。
以上所揭露的仅为本发明技术方案的实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (6)

1.一种移动机器人的地图创建方法，所述移动机器人在室内环境工作，其特征在于，包括以下步骤，
S1：根据当前点及参考点拍摄的天花板图像获取当前点相对参考点的欧拉角；
S2：判断欧拉角的翻滚角θy是否小于设定值，如果是则保存当前点的地图数据，如果否则放弃保存当前点的地图数据；
S3：移动机器人运动预订时间或预订距离后返回步骤S1；
S4：重复步骤S1至S3直到完成工作区域内的地图创建；
其中，所述当前点为移动机器人当前所在位置，所述参考点为移动机器人保存地图数据的位置。
2.根据权利要求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包括以下子步骤：
S11：获取移动机器人上的摄像机在参考点及当前点的天花板图像；
S12：根据图像匹配算法计算摄像机在参考点和当前点的基本矩阵F；
S13：根据基本矩阵F和摄像机内参矩阵K得到本征矩阵E；
S14：对本征矩阵E进行奇异值分解得到旋转矩阵R；
S15：根据旋转矩阵R计算移动机器人在当前点相对参考点的欧拉角。
3.根据权利要求1所述的移动机器人的地图创建方法，其特征在于，所述设定值的角度范围为5°至10°。
4.根据权利要求1所述的移动机器人的地图创建方法，其特征在于，所述移动机器人开始创建地图的参考点为移动机器人开始工作时的位置或充电座位置。
5.一种采用如权1至4之任意一项地图创建方法的移动机器人，其特征在于，所述移动机器人包括全景摄像头和控制模块，所述全景摄像头用于拍摄天花板图像及周围环境图像，所述控制模块用于计算欧拉角及将周围环境图像转化为地图数据。
6.一种采用如权1至4之任意一项地图创建方法的移动机器人，其特征在于，所述移动机器人包括摄像头、激光雷达和控制模块，所述摄像头用于拍摄天花板图像，所述激光雷达用于获取周围环境信息，所述控制模块用于计算欧拉角及将周围环境信息转化为地图数据。
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