CN109959935A - 一种地图建立方法、地图建立装置及机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种地图建立方法、地图建立装置及机器人,在利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描后,根据声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量,该数据包括扫描方向和反馈距离;之后,根据存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;最后根据确定出的障碍物位置建立声学地图。由于根据指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量来确定该位置是否存在障碍物,可以避免仅通过同一位置测量得到的数据判断障碍物时,存在的诸如多径效应等判断不准确的问题,可以提高建立的声学地图的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及控制技术领域,尤其涉及一种地图建立方法、地图建立装置及机器人。
背景技术
自动移动机器人(AGV,Automated Guided Vehicle)通过自身传感器在未知环境当中自动建立地图,并完成自身定位(SLAM,Simultaneous Localization And Mapping),AGV是机器人运行的一项基本支持技术。
目前,基于光学传感器的SLAM方案无法很好地解决玻璃、镜子等物体的识别问题,因此需要融合基于声学传感器(如超声测距传感器)的测距方法来辅助完成地图建立工作,以在生成的地图中标记玻璃、镜子等物体的位置,防止机器人在进行运动和路径规划时,与这些物体发生碰撞,产生危险。
然而,由于声学传感器在时间采样率、角度分辨率和精确度等性能方面较差,并且,在与被测物体的夹角减小时易发生检测失败,存在显著的多径效应等问题,这些问题会使声学传感器容易采集不到数据或者采集到错误的数据。并且,在上述情况发生时,如果声学传感器位置不移动,上述情况会频繁再现,这就造成地图建立不准确。会发生机器人向玻璃靠近时,因声学传感器采集不到玻璃位置而发生碰撞的问题出现;还会造成机器人认为在本没有玻璃的位置存在玻璃,此障碍始终会遮挡机器人的运动通道,导致机器人寻找路径时舍近求远或者报告无法找到路径的问题出现。
因此,如何利用声学传感器准确地建立地图,是本领域亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种地图建立方法、地图建立装置及机器人,用以解决现有技术中利用声学传感器建立地图不准确的问题。
因此,本发明实施例提供的一种地图建立方法,包括:
利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描;
根据所述声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量;所述数据包括扫描方向和反馈距离;
根据存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;
根据确定出的所述障碍物位置建立声学地图。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,所述根据所述声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量,具体包括:
以所述机器人当前所在位置作为起始点,以所述扫描方向作为向量方向,以所述反馈距离作为向量长度,建立采集向量;
在所述机器人当前所在位置的像素点存储所述采集向量。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,所述根据存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物,具体包括:
确定存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量是否大于设定数值;
若是,则确定该位置存在障碍物,并记录该位置;若否,则不记录该位置。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,所述数据还包括置信度;
所述确定该位置存在障碍物之后,还包括:
根据指向该位置的具有不同起始点的采集向量对应的置信度,确定所述障碍物的存在概率。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,所述利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描,具体包括:
利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,所述利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描,具体包括:
利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,所述利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描,具体包括:
在每间隔设定时长,利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描之前,还包括:
利用光学传感器建立光学地图,并确定机器人当前所在位置;
所述根据确定出的所述障碍物位置建立声学地图之后,还包括:
将建立的声学地图和所述光学地图进行融合,得到完整地图。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,所述将建立的声学地图和所述光学地图进行融合,得到完整地图,具体包括:
将在所述声学地图中出现且未在所述光学地图中出现的障碍物标记为玻璃。
另一方面,本发明实施例还提供了一种地图建立装置,包括:
声学传感器,用于在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描;
处理器,用于根据所述声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量;所述数据包括扫描方向和反馈距离;根据存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;根据确定出的所述障碍物位置建立声学地图。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述处理器,具体用于以所述机器人当前所在位置作为起始点,以所述扫描方向作为向量方向,以所述反馈距离作为向量长度,建立采集向量;在所述机器人当前所在位置的像素点存储所述采集向量。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述处理器,具体用于确定存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量是否大于设定数值;若是,则确定该位置存在障碍物,并记录该位置;若否,则不记录该位置。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述数据还包括置信度;所述处理器,还用于确定该位置存在障碍物之后,根据指向该位置的具有不同起始点的采集向量对应的置信度,确定所述障碍物的存在概率。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述声学传感器,具体用于在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述声学传感器,具体用于在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述声学传感器,具体用于在每间隔设定时长,在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,还包括:光学传感器;
所述处理器,还用于利用所述光学传感器建立光学地图,并确定机器人当前所在位置;将建立的声学地图和所述光学地图进行融合,得到完整地图。
在一种可能的实现方式中,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述处理器,具体用于将在所述声学地图中出现且未在所述光学地图中出现的障碍物标记为玻璃。
另一方面,本发明实施例还提供了一种机器人,包括:本发明实施例提供的上述地图建立装置。
本发明有益效果如下:
本发明实施例提供的一种地图建立方法、地图建立装置及机器人,在利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描后,根据声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量,该数据包括扫描方向和反馈距离;之后,根据存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;最后根据确定出的障碍物位置建立声学地图。由于根据指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量来确定该位置是否存在障碍物,可以避免仅通过同一位置测量得到的数据判断障碍物时,存在的诸如多径效应等判断不准确的问题,可以提高建立的声学地图的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的地图建立方法的流程示意图之一;
图2为本发明实施例提供的地图建立方法中在不同方向进行超声扫描的示意图;
图3为本发明实施例提供的地图建立方法的流程示意图之二;
图4为本发明实施例提供的地图建立方法的流程示意图之三;
图5为本发明实施例提供的地图建立方法的流程示意图之四;
图6为本发明实施例提供的地图建立方法中采集向量的示意图;
图7为本发明实施例提供的地图建立装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明实施例提供的地图建立方法、地图建立装置及机器人的具体实施方式进行详细地说明。
本发明实施例提供的一种地图建立方法,如图1所示,具体包括以下步骤:
S101、利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描;
S102、根据声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量;数据包括扫描方向和反馈距离;
S103、根据存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;若存在障碍物,执行步骤S104;若不存在障碍物,则退出流程;
S104、根据确定出的障碍物位置建立声学地图。
具体地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,由于声学传感器在不同的位置全部发生采集错误的概率相对会减小,因此在步骤S103中根据指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量来确定该位置是否存在障碍物,可以避免仅通过同一位置测量得到的数据判断障碍物时,存在的诸如多径效应等判断不准确的问题,可以提高建立的声学地图的准确性。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,为了提高建立的声学地图的准确性,步骤S101利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描,具体可以通过如下方式实现:
利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描。
具体地,相对于现有技术中仅在机器人当前所在位置进行单一方向的超声扫描,本发明实施例提供的上述步骤S101中可以在机器人当前所在位置进行多个方向的扫描,以便后续步骤S102执行时可以在机器人当前所在位置建立多个采集向量。例如,如图2所示,示意出了在机器人当前所在位置进行12个不同方向超声障碍扫描的情况。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,为了提高声学传感器采集数据的可靠性和准确性,上述利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描,具体可以采用如下方式实现:
利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描。例如,如图2所示,在机器人当前所在位置进行12个不同方向超声障碍扫描时,可以等间隔角度的设置扫描方向,以环绕机器人当前所在位置的每间隔30度进行一次扫描。
具体地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描时,可以设置朝向多个方向的多个声学传感器进行同时扫描,也可以设置一个可以360度旋转的声学传感器,在旋转一周或多周的过程中依次在不同方向进行超声扫描。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,步骤S101利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描,具体可以在每间隔设定时长,利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描。例如,在每间隔30秒执行利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描的步骤。具体地间隔扫描时长是根据实际需要进行设定的,例如在机器人移动速度较快时,或判断运行环境较为复杂时,可以设定间隔较小的扫描时长,以便加快声学地图更新速度,利于机器人规划路径。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,步骤S102根据声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量,具体可以通过以下方式实现:
首先,以机器人当前所在位置作为起始点,以扫描方向作为向量方向,以反馈距离作为向量长度,建立采集向量;
之后,在机器人当前所在位置的像素点存储该采集向量。
具体地,例如图2所示的在机器人当前所在位置A进行12个不同方向超声障碍扫描时,在D2,D3,D4,D9四个方向获得到反馈数据,因此,可以根据这四个数据分别建立四个采集向量。之后将这四个采集向量存储在机器人当前所在位置A对应的像素点,以便后续确定是否存在障碍物使用。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,步骤S103根据存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物,如图3所示,具体可以包括以下步骤:
S301、确定存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量是否大于设定数值,例如判断指向位置B的具有不同起点的采集向量的数量是否大于5个;若是,则执行步骤S302;若否,则执行步骤S303;
S302、确定该位置存在障碍物,并记录该位置;
S303、不记录该位置。
具体地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,每次执行步骤S101利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描后,如果执行步骤S102根据声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储了采集向量后,都需对已经更新存储的全部采集向量进行一次计算,即执行步骤S301至S303。如果在利用声学传感器进行超声障碍扫描后,未得到数据,因而未建立新的采集向量,则不执行步骤S301至S303。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,步骤S102获得的数据还可能包括置信度;置信度是指声学传感器检测到数据的可信程度,由声学传感器提供。一般地,当声学传感器检测得到的反馈数据中障碍物距离越近,则认为数据可信程度越高,声学传感器输出的置信度一般也就越高,即认为障碍物存在的概率越大。因此,在步骤S302确定该位置存在障碍物之后,还可以执行以下步骤:
根据指向该位置的具有不同起始点的采集向量对应的置信度,确定此障碍物的存在概率。具体地,可以将指向该位置的具有不同起始点的采集向量对应的置信度的平均值作为此障碍物的存在概率,当然,可以采用其他方式确定存在概率,在此不做限定。例如,指向位置B的五个采集向量对应的置信度分别为30%、40%、50%、60%、80%,则可以确定此障碍物的存在概率为52%。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立方法中,如图4所示,在步骤S101利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描之前,还可以包括以下步骤:
S401、利用光学传感器建立光学地图,并确定机器人当前所在位置;以便基于确定出的机器人当前所在位置,执行步骤S101至步骤S104;
具体地,利用光学传感器建立光学地图具体实现方式属于现有技术,在此不作详述;
在步骤S104根据确定出的障碍物位置建立声学地图之后,如图4所示,还可以包括以下步骤:
S402、将建立的声学地图和光学地图进行融合,得到完整地图。
具体地,在进行融合时,若在声学地图和光学地图的同一位置均标记出障碍物时,可以进一步对两个地图中存储的障碍物对应的存在概率进行融合,具体将数值较大的存在概率作为该障碍物融合后的存在概率。
具体地,在进行融合时,若判断一障碍物在声学地图中出现且未在光学地图中出现,可以认定该障碍物为玻璃,则将在声学地图中出现且未在光学地图中出现的障碍物标记为玻璃。
下面以一个具体的实施例对本发明提供的上述地图建立方法进行详细的说明。如图5所示,本发明提供的上述地图建立方法具体包括以下步骤流程:
S501、利用光学传感器建立光学地图,并确定机器人当前所在位置C;
S502、在每间隔设定时长,利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描,例如在每间隔1分钟,在每间隔30度的12个方向进行超声障碍扫描;
S503、根据声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,以机器人当前所在位置作为起始点,以扫描方向作为向量方向,以反馈距离作为向量长度,建立采集向量;例如图6所示,建立了采集向量CG、采集向量CH、采集向量CI,这三个采集向量,同时可以记录这三个采集向量的置信度,分别为60%,50%和80%;
S504、在机器人当前所在位置的像素点存储该采集向量;例如如图6所示,在位置C存储了采集向量CG、采集向量CH、采集向量CI和对应的置信度;
S505、确定存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量是否大于设定数值,例如是否大于3;若是,则执行步骤S506;若否,则执行步骤S507;此时,存储的全部采集向量中,指向位置G的采集向量有CG、DG、EG和FG,分别具有不同的起始点,故数量大于3个,执行步骤S506;同时,指向位置H的采集向量有CH、DH、EH和FH,分别具有不同的起始点,故数量大于3个,执行步骤S506;而指向位置I和位置J的采集向量分别仅有两个,执行步骤S507;
S506、确定该位置存在障碍物,并记录该位置;即记录位置G存在障碍物,记录位置H存在障碍物;同时计算得出对应的存在概率;
S507、不记录该位置;
S508、根据确定出的障碍物位置建立声学地图;
S509、将建立的声学地图和光学地图进行融合,得到完整地图。具体地,在确定位置G仅在声学地图中出现,在光学地图中未出现时,则将位置G标记为玻璃。
基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种地图建立装置,由于该地图建立装置解决问题的原理与前述一种地图建立方法相似,因此该地图建立装置的实施可以参见制作方法的实施,重复之处不再赘述。
具体地,本发明实施例提供的一种地图建立装置,如图7所示,包括:
声学传感器701,用于在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描;
处理器702,用于根据所述声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量;所述数据包括扫描方向和反馈距离;根据存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;根据确定出的所述障碍物位置建立声学地图。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,处理器702,具体用于以机器人当前所在位置作为起始点,以扫描方向作为向量方向,以反馈距离作为向量长度,建立采集向量;在机器人当前所在位置的像素点存储所述采集向量。
可选地,在本发明实施例提供的地图建立装置中,处理器702,具体用于确定存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量是否大于设定数值;若是,则确定该位置存在障碍物,并记录该位置;若否,则不记录该位置。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,所述数据还包括置信度;处理器702,还用于确定该位置存在障碍物之后,根据指向该位置的具有不同起始点的采集向量对应的置信度,确定所述障碍物的存在概率。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,声学传感器701,具体用于在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,声学传感器701,具体用于在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,声学传感器701,具体用于在每间隔设定时长,在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,还包括:光学传感器703;
处理器702,还用于利用光学传感器703建立光学地图,并确定机器人当前所在位置;将建立的声学地图和光学地图进行融合,得到完整地图。
可选地,在本发明实施例提供的上述地图建立装置中,处理器702,具体用于将在声学地图中出现且未在光学地图中出现的障碍物标记为玻璃。
基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种机器人,包括:本发明实施例提供的上述地图建立装置。
本发明实施例提供的一种地图建立方法、地图建立装置及机器人,在利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描后,根据声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量,该数据包括扫描方向和反馈距离;之后,根据存储的全部采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;最后根据确定出的障碍物位置建立声学地图。由于根据指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量来确定该位置是否存在障碍物,可以避免仅通过同一位置测量得到的数据判断障碍物时,存在的诸如多径效应等判断不准确的问题,可以提高建立的声学地图的准确性。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (19)
1.一种地图建立方法,其特征在于,包括:
利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描;
根据所述声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量;所述数据包括扫描方向和反馈距离;
根据存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;
根据确定出的所述障碍物位置建立声学地图。
2.如权利要求1所述的地图建立方法,其特征在于,所述根据所述声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量,具体包括:
以所述机器人当前所在位置作为起始点,以所述扫描方向作为向量方向,以所述反馈距离作为向量长度,建立采集向量;
在所述机器人当前所在位置的像素点存储所述采集向量。
3.如权利要求1所述的地图建立方法,其特征在于,所述根据存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物,具体包括:
确定存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量是否大于设定数值;
若是,则确定该位置存在障碍物,并记录该位置;若否,则不记录该位置。
4.如权利要求1所述的地图建立方法,其特征在于,所述数据还包括置信度;
所述确定该位置存在障碍物之后,还包括:
根据指向该位置的具有不同起始点的采集向量对应的置信度,确定所述障碍物的存在概率。
5.如权利要求1所述的地图建立方法,其特征在于,所述利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描,具体包括:
利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描。
6.如权利要求5所述的地图建立方法,其特征在于,所述利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描,具体包括:
利用声学传感器在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描。
7.如权利要求1所述的地图建立方法,其特征在于,所述利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描,具体包括:
在每间隔设定时长,利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描。
8.如权利要求1-7任一项所述的地图建立方法,其特征在于,利用声学传感器在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描之前,还包括:
利用光学传感器建立光学地图,并确定机器人当前所在位置;
所述根据确定出的所述障碍物位置建立声学地图之后,还包括:
将建立的声学地图和所述光学地图进行融合,得到完整地图。
9.如权利要求8所述的地图建立方法,其特征在于,所述将建立的声学地图和所述光学地图进行融合,得到完整地图,具体包括:
将在所述声学地图中出现且未在所述光学地图中出现的障碍物标记为玻璃。
10.一种地图建立装置,其特征在于,包括:
声学传感器,用于在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描;
处理器,用于根据所述声学传感器进行超声障碍扫描获得的数据,建立并存储采集向量;所述数据包括扫描方向和反馈距离;根据存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量,确定该位置是否存在障碍物;根据确定出的所述障碍物位置建立声学地图。
11.如权利要求10所述的地图建立装置,其特征在于,所述处理器,具体用于以所述机器人当前所在位置作为起始点,以所述扫描方向作为向量方向,以所述反馈距离作为向量长度,建立采集向量;在所述机器人当前所在位置的像素点存储所述采集向量。
12.如权利要求11所述的地图建立装置,其特征在于,所述处理器,具体用于确定存储的全部所述采集向量中指向同一位置的具有不同起始点的采集向量数量是否大于设定数值;若是,则确定该位置存在障碍物,并记录该位置;若否,则不记录该位置。
13.如权利要求10所述的地图建立装置,其特征在于,所述数据还包括置信度;所述处理器,还用于确定该位置存在障碍物之后,根据指向该位置的具有不同起始点的采集向量对应的置信度,确定所述障碍物的存在概率。
14.如权利要求10所述的地图建立装置,其特征在于,所述声学传感器,具体用于在机器人当前所在位置指向的至少两个不同方向进行超声障碍扫描。
15.如权利要求14所述的地图建立装置,其特征在于,所述声学传感器,具体用于在机器人当前所在位置指向的间隔相同角度的多个方向进行超声障碍扫描。
16.如权利要求10所述的地图建立装置,其特征在于,所述声学传感器,具体用于在每间隔设定时长,在机器人当前所在位置进行超声障碍扫描。
17.如权利要求10-16任一项所述的地图建立装置,其特征在于,还包括:光学传感器;
所述处理器,还用于利用所述光学传感器建立光学地图,并确定机器人当前所在位置;将建立的声学地图和所述光学地图进行融合,得到完整地图。
18.如权利要求17所述的地图建立装置,其特征在于,所述处理器,具体用于将在所述声学地图中出现且未在所述光学地图中出现的障碍物标记为玻璃。
19.一种机器人,其特征在于,包括:如权利要求10-18任一项所述的地图建立装置。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111402413A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-07-10 | 浙江欣奕华智能科技有限公司 | 三维视觉定位方法、装置及计算设备、存储介质 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1388974A1 (en) * | 2002-08-06 | 2004-02-11 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and apparatus for providing information about a Real-World Space |
EP2063287A1 (en) * | 2006-08-30 | 2009-05-27 | NEC Corporation | Localization system, robot, localization method, and sound source localization program |
EP2256574A1 (en) * | 2008-02-26 | 2010-12-01 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Autonomous mobile robot, self-position estimation method, environment map generation method, environment map generating device, and environment map data structure |
CN103512579A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-01-15 | 武汉科技大学 | 一种基于热红外摄像机和激光测距仪的地图构建方法 |
CN104916216A (zh) * | 2015-06-26 | 2015-09-16 | 深圳乐行天下科技有限公司 | 一种地图构建方法及系统 |
CN105043396A (zh) * | 2015-08-14 | 2015-11-11 | 北京进化者机器人科技有限公司 | 一种移动机器人室内自建地图的方法和系统 |
CN105955266A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-09-21 | 深圳乐行天下科技有限公司 | 一种地图构建装置及方法 |
CN106681330A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-05-17 | 北京航空航天大学 | 基于多传感器数据融合的机器人导航方法及装置 |
US20170197311A1 (en) * | 2014-06-05 | 2017-07-13 | Softbank Robotics Europe | Method for building a map of probability of one of absence and presence of obstacles for an autonomous robot |
CN107462892A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-12 | 深圳普思英察科技有限公司 | 基于多超声传感器的移动机器人同步定位与地图构建方法 |
-
2017
- 2017-12-14 CN CN201711341594.2A patent/CN109959935B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1388974A1 (en) * | 2002-08-06 | 2004-02-11 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and apparatus for providing information about a Real-World Space |
EP2063287A1 (en) * | 2006-08-30 | 2009-05-27 | NEC Corporation | Localization system, robot, localization method, and sound source localization program |
EP2256574A1 (en) * | 2008-02-26 | 2010-12-01 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Autonomous mobile robot, self-position estimation method, environment map generation method, environment map generating device, and environment map data structure |
CN103512579A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-01-15 | 武汉科技大学 | 一种基于热红外摄像机和激光测距仪的地图构建方法 |
US20170197311A1 (en) * | 2014-06-05 | 2017-07-13 | Softbank Robotics Europe | Method for building a map of probability of one of absence and presence of obstacles for an autonomous robot |
CN104916216A (zh) * | 2015-06-26 | 2015-09-16 | 深圳乐行天下科技有限公司 | 一种地图构建方法及系统 |
CN105043396A (zh) * | 2015-08-14 | 2015-11-11 | 北京进化者机器人科技有限公司 | 一种移动机器人室内自建地图的方法和系统 |
CN105955266A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-09-21 | 深圳乐行天下科技有限公司 | 一种地图构建装置及方法 |
CN106681330A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-05-17 | 北京航空航天大学 | 基于多传感器数据融合的机器人导航方法及装置 |
CN107462892A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-12 | 深圳普思英察科技有限公司 | 基于多超声传感器的移动机器人同步定位与地图构建方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
孙红新 等: "基于超声波的移动机器人的同时定位和地图构建", 《计算机测量与控制》 * |
许亚芳: "基于多次测量更新的移动机器人SLAM仿真", 《系统仿真学报》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111402413A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-07-10 | 浙江欣奕华智能科技有限公司 | 三维视觉定位方法、装置及计算设备、存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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