CN110861082A

CN110861082A - 辅助建图方法、装置、建图机器人及存储介质

Info

Publication number: CN110861082A
Application number: CN201910972354.5A
Authority: CN
Inventors: 支涛; 陈波
Original assignee: Beijing Yunji Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Yunji Technology Co Ltd
Priority date: 2019-10-14
Filing date: 2019-10-14
Publication date: 2020-03-06
Anticipated expiration: 2039-10-14
Also published as: CN110861082B

Abstract

本申请提供一种辅助建图方法、装置、建图机器人及存储介质，该方法应用于建图机器人，方法包括：对当前观测区域的当前图像数据进行识别；当在所述当前图像数据中识别到跟随二维码时，计算得到跟随路径，所述跟随路径为所述建图机器人的当前位置到所述跟随二维码所在的目标位置的路径；根据所述跟随路径控制所述建图机器人进行移动，以使所述建图机器人随着所述跟随二维码移动；在所述建图机器人移动过程中，采集建图数据；根据所述建图数据进行建图。以此能够使得建图机器人可以实现自主跟随方式下的建图，提升建图效率。

Description

辅助建图方法、装置、建图机器人及存储介质

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，具体而言，涉及一种辅助建图方法、装置、建图机器人及存储介质。

背景技术

SLAM(simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建)，也称为CML(Concurrent Mapping and Localization，并发建图与定位)，通常是在一个未知的环境中，通过建图机器人的运动、测量进行定位、建图。

目前，在一些室内外场景中，一种常见的SLAM建图方式是由工作人员推着建图机器人移动，结合建图机器人上的激光雷达得到激光数据，利用激光数据匹配的方式对待测空间进行建图，但这种方式的建图效率低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种辅助建图方法、装置、建图机器人及存储介质，用以提升建图效率。

第一方面，本申请实施例提供一种辅助建图方法，应用于建图机器人，所述方法包括：

对当前观测区域的当前图像数据进行识别；

当在所述当前图像数据中识别到跟随二维码时，计算得到跟随路径，所述跟随路径为所述建图机器人的当前位置到所述跟随二维码所在的目标位置的路径；

根据所述跟随路径控制所述建图机器人进行移动，以使所述建图机器人随着所述跟随二维码移动；

在所述建图机器人移动过程中，采集建图数据；

根据所述建图数据进行建图。

通过上述方法，利用了二维码图标进行辅助建图，建图机器人可根据当前观测区域识别到的跟随二维码，计算出跟随路径，并以跟随路径作为行进路线，在移动过程中采集建图数据，然后基于建图数据建图。以此可使得建图工作人员无需手动推着机器人或手动控制机器人进行建图，建图机器人自身可以实现自主跟随方式下的建图，有效提升建图效率。

结合第一方面，在一种可能的设计中，所述计算得到跟随路径，包括：

获取所述建图机器人的当前位置，以及所述跟随二维码相对于所述建图机器人的第一相对位姿信息；

根据所述建图机器人的当前位置以及所述第一相对位姿信息，计算得到所述跟随二维码所在的目标位置；

根据所述建图机器人的当前位置以及所述目标位置，计算得到所述跟随路径。

通过上述实现方式提供了一种计算跟随路径的方式。

结合第一方面，在一种可能的设计中，在所述根据所述建图机器人的当前位置以及所述目标位置，计算得到所述跟随路径之前，所述方法还包括：

计算当前得到的所述目标位置与所述跟随二维码的上一目标位置之间的目标距离差；

判断所述目标距离差是否大于设定的距离阈值；

若所述目标距离差大于设定的距离阈值，则执行根据所述建图机器人的当前位置以及所述目标位置，计算得到所述跟随路径的步骤。

通过上述实现方式，在将目标距离差与设定的距离阈值进行对比后，在目标距离差大于距离阈值时，可重新进行路径规划，得到新的跟随路径，以此可以尽可能保证跟随过程的实时性。

结合第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：

当在所述当前图像数据中识别到提示二维码时，获取所述建图机器人的当前位置，以及所述提示二维码相对于所述建图机器人的第二相对位姿信息；

根据所述建图机器人的当前位置以及所述第二相对位姿信息，计算得到所述提示二维码所在的位置；

根据所述提示二维码生成提示标识；

所述根据所述建图数据进行建图，包括：

根据所述提示二维码所在的位置、所述提示标识以及所述建图数据进行建图，以生成带有所述提示标识的地图。

通过上述实现方式，可以根据识别到的提示二维码生成带有提示标识的地图。相较于在建立一个完整地图后才添加标识的处理方式，上述方法可以提升建图效率。

结合第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：

当在所述当前图像数据中识别到闭环定位二维码时，获取所述建图机器人的当前位置，以及所述闭环定位二维码相对于所述建图机器人的第三相对位姿信息；

根据所述建图机器人的当前位置以及所述第三相对位姿信息，计算得到所述闭环定位二维码所在的位置；

根据所述闭环定位二维码所在的位置创建新增节点；

在所述新增节点与所述建图数据中的原有节点之间建立约束关系，得到约束图。

通过上述实现方式，引入了二维码图标进行辅助建图，建图机器人可根据识别到的闭环定位二维码实现闭环建图，可以弥补纯激光难以匹配或误匹配的弊端，能够有效提升建图成功率，提升建图效率。

结合第一方面，在一种可能的设计中，在所述新增节点与所述建图数据中的原有节点之间建立约束关系，得到约束图之后，所述方法还包括：

利用最小二乘法对所述约束图中的所有节点进行全局优化。

通过上述实现方式能够降低整体误差，使得约束图中的节点可以得到微调，从而得到更为准确的建图结果。

结合第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：

在所述建图机器人移动过程中，当在所述当前图像数据中识别到调速二维码时，根据所述调速二维码生成调速标识；

生成带有所述调速标识的地图；

在识别到地图中的调速标识时，根据所述调速标识进行调速。

以此能够使得建图机器人可根据建图移动过程中识别到的调速二维码，生成带有调速标识的地图，有利于通过地图中的调速标识为后续使用地图的机器人提供导航指导。

结合第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：

在所述建图机器人移动过程中，当在所述当前图像数据中识别到外控二维码时，根据所述外控二维码生成设备标识；

生成带有所述设备标识的地图；

在识别到地图中的设备标识时，获取与所述设备标识关联的受控设备信息；

根据所述受控设备信息生成切换指令；

将所述切换指令发送至所述受控设备信息对应的受控设备，用于切换所述受控设备的工作状态。

以此能够使得建图机器人可根据建图移动过程中识别到的外控二维码，生成带有设备标识的地图，有利于在后续使用地图时通过设备标识提供导航指导，还可以借助地图中的设备标识对外部受控设备发送切换指令，以实现对于外部受控设备的间接控制。

结合第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：

在所述建图机器人移动过程中，当在所述当前图像数据中识别到调速二维码时，根据所述调速二维码生成调速指令；

根据所述调速指令进行调速。

通过上述实现方式，建图机器人可以在识别到调速二维码时进行调速，可避免机器人在移动建图过程中受损，能够在高效建图的基础上提升机器人的安全性。

结合第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：

在所述建图机器人移动过程中，当在所述当前图像数据中识别到外控二维码时，则获取与所述外控二维码关联的受控设备信息；

根据所述受控设备信息生成切换指令；

通过上述实现方式，建图机器人可根据识别到的外控二维码实现对于外部受控设备的间接控制，利于建图机器人进行自主建图。

第二方面，本申请实施例提供一种建图机器人，所述建图机器人包括：激光雷达、视觉传感器、移动主体；

所述移动主体中包括处理器、存储器；

所述激光雷达、所述视觉传感器、所述存储器与所述处理器连接；

所述激光雷达用于进行激光建图，所述视觉传感器用于采集图像数据；

所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述建图机器人运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行前述第一方面所述方法的步骤。

上述建图机器人用于执行前述第一方面提供的辅助建图方法，用以实现自主跟随方式下的建图，提升建图效率。

第三方面，本申请实施例提供一种辅助建图装置，应用于建图机器人，所述装置包括：

识别模块，用于对当前观测区域的当前图像数据进行识别；

计算模块，用于在所述当前图像数据中识别到跟随二维码时，计算得到跟随路径，所述跟随路径为所述建图机器人的当前位置到所述跟随二维码所在的目标位置的路径；

控制模块，用于根据所述跟随路径控制所述建图机器人进行移动，以使所述建图机器人随着所述跟随二维码移动；

采集模块，用于在所述建图机器人移动过程中，采集建图数据；

建图模块，用于根据所述建图数据进行建图。

通过上述装置能够执行前述第一方面提供的辅助建图方法，有助于实现自主跟随方式下的建图，有效提高建图效率。

第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行前述第一方面所述方法的步骤。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种辅助建图方法的流程图。

图2为本申请实施例提供的另一种辅助建图方法的流程图。

图3为本申请实施例提供的再一种辅助建图方法的流程图。

图4为本申请实施例提供的一个实例中的部分约束图的示意图。

图5为本申请实施例提供的一种辅助建图方法的部分流程图。

图6为本申请实施例提供的另一种辅助建图方法的部分流程图。

图7为本申请实施例提供的一种建图机器人的功能模块示意图。

图8为本申请实施例提供的一种辅助建图装置的功能模块框图。

图标：300-建图机器人；301-视觉传感器；302-激光雷达；303-处理器；304-存储器；400-辅助建图装置；401-识别模块；402-计算模块；403-控制模块；404-采集模块；405-建图模块。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

下面对本申请实施例中的一些概念进行解释，以便于理解本方案。

建图：图包括节点和边，根据机器人在不同时刻的位姿信息可以构建图的节点。在节点与节点之间，可根据里程计、激光匹配等方式得到的位姿信息构建图的边，节点与节点之间的边也称作节点与节点之间的约束。

建图过程可以包括两个阶段，分别为构建阶段、优化阶段。在构建阶段，借助机器人上的传感器采集环境信息，通常是环境信息的堆积。在优化阶段，通常是对构建阶段所积累的采集数据进行优化，或对构建阶段所建立的初始图进行优化。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种辅助建图方法的流程图，该方法应用于建图机器人，建图机器人上设有用于进行激光扫描的激光雷达传感器，还设有用于采集图像数据的视觉传感器。

如图1所示，该辅助建图方法包括步骤：S11-S15。

S11：对当前观测区域的当前图像数据进行识别。

S12：当在当前图像数据中识别到跟随二维码时，计算得到跟随路径，跟随路径为建图机器人的当前位置到跟随二维码所在的目标位置的路径。

S13：根据跟随路径控制建图机器人进行移动，以使建图机器人随着跟随二维码移动。

S14：在建图机器人移动过程中，采集建图数据。

S15：根据建图数据进行建图。

关于S11，当前观测区域会根据建图机器人的位置变化而改变。通过建图机器人上的视觉传感器可以采集当前观测区域的当前图像数据。通过对图像数据进行识别分析，可识别出当前图像数据中是否存在二维码信息。在识别出当前图像数据中存在二维码信息时，可继续识别出当前图像数据中的二维码信息对应的是哪一类二维码。

作为一种确定二维码类别的方式，可以事先对每一种类型的二维码进行编号，在识别过程中可通过识别到的编号确定二维码类别。

作为另一种确定二维码类别的方式，可以通过对二维码进行扫描识别，根据扫描识别出的二维码内容确定二维码类别。

关于S12，在确定出当前图像数据中存在二维码，且在当前图像数据中识别到跟随二维码时，建图机器人根据跟随二维码执行自主跟随方式下的建图，以此进行辅助建图。

关于S13、S14，建图机器人在根据跟随路径进行移动的过程中，建图机器人上的激光雷达会以建图机器人所在位置为中心，向外部待测空间进行扫描，从而得到建图数据。

建图数据可包括建图所需的所有数据，例如，建图数据可以包括激光扫描得到的环境数据、待测空间与机器人当前位置之间的相对位姿关系等。

关于S15，建图机器人可根据跟随过程中采集到的数据进行建图。在S15中，根据采集的数据可以确定出多个用于建图的节点，以建图机器人的位姿变化可确定节点，以位姿间的关系确定边。

其中，可根据与上一节点之间的距离、角度变化量判断是否添加节点。若建图数据中存在与上一节点之间的距离、角度变化量超过设定的变化阈值的位置，可采用离散选择方式添加节点。节点与节点之间的边可根据里程计、激光匹配等方式得到的位姿信息确定。建图过程中的位姿信息可以是根据建图机器人的编码器数据计算出的位姿，也可以是通过激光匹配计算出的位姿，还可以是闭环检测得到的位姿。

在一个应用场景下，跟随二维码可以粘贴或者印制在工作人员背上。位于工作人员后方的建图机器人可以识别到跟随二维码，并基于识别到的跟随二维码实现自主跟随方式下的辅助建图。在这种方式下，位于建图机器人前方的工作人员可根据实际看到的环境带领建图机器人进行建图，建图机器人可实现对工作人员的自主跟随，从而完成建图作用。在移动过程中，工作人员可根据实际环境或者其他需求随时放置其他类型的二维码，例如，可以在移动到A处时放置减速二维码、提示二维码，以使建图机器人在跟随过程中移动到A处时进行减速、生成提示标识。其中，标识是一种标注在地图中的能够被机器人识别并且能够指导机器人导航行为的元素。

在另一个应用场景下，可以通过一个引路机器人带领建图机器人完成建图。跟随二维码可以粘贴在引路机器人上，也可以通过引路机器人上的显示屏进行显示。当采用引路机器人上的显示屏显示跟随二维码时，引路机器人可以通过在显示屏上增加显示内容或者更新显示内容的方式，显示出更多类型的二维码。引路机器人自身可以根据预设的运动路线进行运动，也可以在远程遥控操作下进行运动。

通过上述辅助建图方法，建图机器人可根据当前观测区域识别到的跟随二维码，计算跟随路径，以跟随路径作为行进路线，在移动过程中采集建图数据，然后基于建图数据建图。以此使得建图工作人员无需手动推着机器人或手动控制机器人进行建图，建图机器人自身能够实现自主跟随方式下的建图，提升建图效率。

可选地，可以通过以下子步骤计算得到跟随路径，用以计算跟随路径的子步骤可包括S121-S123。

S121：获取建图机器人的当前位置，以及跟随二维码相对于建图机器人的第一相对位姿信息。

S122：根据建图机器人的当前位置以及第一相对位姿信息，计算得到跟随二维码所在的目标位置。

S123：根据建图机器人的当前位置以及目标位置，计算得到跟随路径。

作为一种实现方式，可以通过Dijkstra算法计算从建图机器人的当前位置至目标位置处的跟随路径。Dijkstra算法是一种求取最短路径的算法。

在一个实例中，先获取到建图机器人的当前位置P、跟随二维码相对于建图机器人的第一相对位姿信息T，再计算出跟随二维码所在的目标位置H＝P*T。然后通过建图机器人的导航模块中配置的计算规则计算从P到H的跟随路径，导航模块可根据激光雷达等传感器的数据进行定位计算、路径规划，得到建图机器人从P到H的行进方式。

通过上述方法，先计算出跟随二维码所在的目标位置，再通过底层导航模块计算跟随路径，能够提升建图跟随过程的安全性。

在一种可能的情况中，建图机器人的当前位置P与跟随二维码所在的目标位置H之间相距较远，本领域技术人员可根据实际需求设置建图机器人对于已知起点、已知终点之间路径规划方式，从P到H之间的多种可能的路径中选择一条路径作为跟随路径。

可选地，在上述S123之前，方法还可以包括：计算当前得到的目标位置H与跟随二维码的上一目标位置H’之间的目标距离差。判断目标距离差是否大于设定的距离阈值，若目标距离差大于设定的距离阈值，则执行上述S123的步骤。

其中，上一目标位置H’表示根据上一次获取的当前观测区域的图像数据所计算出的该跟随二维码的位置。

在跟随二维码的位置变化过快或采集图像数据的频率过低时，计算出的目标距离差可能较大。为了尽可能保证跟随过程的实时性，可将计算出的目标距离差与设定的距离阈值进行对比，在目标距离差大于设定的距离阈值时，重新进行路径规划，计算新的跟随路径。

其中，设定的距离阈值可能与建图机器人的运动精度、本领域技术人员的实际需求有关。

在本申请实施例中，对于上述S11，根据当前观测区域的当前图像数据可能识别到一种或多种类型的二维码，除了前述的跟随二维码外，还可能识别出调速二维码、提示二维码、闭环定位二维码、外控二维码等。

作为一种实现方式，可以为每个二维码设置相应的编号，通过识别出的二维码的编号确定二维码类别。

在一个实例中，对于编号在100～1000的多个二维码，一个编号对应一个二维码。以编号为100的二维码作为跟随二维码；以编号在101-199的二维码作为调速二维码，每个编号对应一个调速值；以编号在200-499的二维码作为提示二维码，每个编号对应一种提示内容；以编号在500之后的二维码作为闭环定位二维码。

在其他实施例中，每个二维码可以具有不止一个编号，例如，编号为200、500的二维码，既可以作为提示二维码，也可以作为闭环定位二维码。

其中，用于区分二维码类别的实现方式有多种，除了可以通过编号进行区分，还可以通过预先为二维码设定的字符串、图形等进行区分，还可以通过识别或提取二维码的具体内容进行区分。

下面将对于建图机器人在当前图像数据中识别出其他二维码的情况进行介绍。其他二维码表示除了跟随二维码以外的任意类型二维码。

第一种情况，如图2所示，当在当前图像数据中识别到提示二维码时，辅助建图方法还可以包括步骤：S22-S25。

S22：当在当前图像数据中识别到提示二维码时，获取建图机器人的当前位置，以及提示二维码相对于建图机器人的第二相对位姿信息。

S23：根据建图机器人的当前位置以及第二相对位姿信息，计算得到提示二维码所在的位置。

关于S22、S23的细节，请参考前述S121、S122的相关描述。

S24：根据提示二维码生成提示标识。

S25：根据提示二维码所在的位置、提示标识以及建图数据进行建图，以生成带有提示标识的地图。

其中，可以先根据识别出的提示二维码确定提示内容，提示内容用于表示需要进行提示的环境要素、提示语等。根据确定出的提示内容可生成提示标识。

例如，在识别到一个用于提示坎沟位置的提示二维码时，可生成坎沟标识，作为提示标识。根据该用于提示坎沟位置的提示二维码所在的位置、生成的坎沟标识线、采集的建图数据进行建图，生成带有坎沟标识线的地图。在地图中与提示二维码所在位置对应的二维码垂线方向可添加坎沟标示线。在生成坎沟标识线时，还可以生成用于提示坎沟位置的箭头、文字等。

其中，在生成坎沟标识线并确定提示二维码所在的位置后，建图机器人可以根据该用于提示坎沟位置的提示二维码所在的位置，调节移动速度，以低速过坎模式运动。

再例如，在识别到一个用于提示减速区域的调速二维码时，可以生成用于提示减速的调速标识，作为提示标识。再例如，在识别到一个用于提示闸机位置的外控二维码时，可以生成闸机标识，作为提示标识。通过生成带有这些提示标识的地图，有利于机器人的导航模块根据地图中的提示标识作出相应反应，例如在检测到地图中的减速标识时，机器人减速。

通过上述方法，可以根据建图机器人在移动过程中所识别到的提示二维码，生成提示标识，并基于提示标识、提示二维码所在的位置以及移动过程中采集到的建图数据，快速生成带有提示标识的地图。相较于在建立了地图后，才针对已建立的完整地图进行位置查找、添加标识的方式，可以提升建图效率。其中，根据移动过程中所识别到的不同提示二维码，可以生成带有多样提示标识的地图。

第二种情况，如图3所示，当在当前图像数据中识别到闭环定位二维码时，辅助建图方法还可以包括步骤S32-S35。

S32：当在当前图像数据中识别到闭环定位二维码时，获取建图机器人的当前位置，以及闭环定位二维码相对于建图机器人的第三相对位姿信息。

S33：根据建图机器人的当前位置以及第三相对位姿信息，计算得到闭环定位二维码所在的位置。

关于S32、S33的细节，请参考前述S121、S122的相关描述。

S34：根据闭环定位二维码所在的位置创建新增节点。

S35：在新增节点与建图数据中的原有节点之间建立约束关系，得到约束图。

通常情况下，用于感知环境信息的激光雷达包括单线激光雷达、多线激光雷达。通过多线激光雷达可以扫描得到待测环境的三维模型，单线激光雷达是指激光源发出的线束是单线的雷达，单线激光雷达在测距精度上有较佳优势，但难以测量高度。单线激光雷达、多线激光雷达均可用于进行激光建图。在进行单线激光建图时，会根据建图机器人在移动过程中所采集到的数据确定部分关键节点的位置。这些关键节点的节点信息包括节点位置，以及生成这部分关键节点时所采用的激光数据、里程计数据、惯性测量单元(InertialMeasurement Unit，IMU)数据等。在建图过程中，可根据待测环境中的其他位置相对关键节点的里程计偏移数据，结合激光匹配技术确定待测环境中的其他位置的实际位置，按照位置进行叠加建图。

由于若是单纯依靠激光数据的匹配进行建图，容易在进行大场景建图过程中出现难以闭环的现象，此种情况下会导致建图失败，且会消耗大量时间、耗费人力。因此，在本申请实施例的辅助建图方法中，通过闭环定位二维码实现建图的辅助闭环功能，通过对闭环定位二维码的识别，根据闭环定位二维码所在的位置生成新增节点，建立新增节点与建图数据中的原有节点之间的强约束，能够有效帮助实现闭环，提升建图成功率。

在一个实例中，如图4所示，在识别到一个二维码B为闭环定位二维码时，根据建图机器人的当前位置以及第三相对位姿信息，计算得到二维码B所在的位置。根据二维码B所在的位置创建一个新增节点，在该新增节点与建图数据中已有的节点N1之间建立约束。建图机器人继续跟随该跟随二维码运动，并结合传统激光建图方式得到更多的建图数据。建图机器人在移动过程中继续扫描是否出现新的二维码，当再次扫描到二维码B时，根据二维码B所在的位置建立当前关键节点Nm+1与二维码B所对应的节点之间的强约束，以此能够借助二维码B在节点N1与节点Nm+1之间建立较为稳健的约束关系，弥补纯激光难以匹配或误匹配的弊端。其中，图4中的“N1”、“N2”、“N3”、“Nm”、“Nm+1”表示建图机器人在移动过程中得到的建图数据中的节点。

在上述方法中，通过闭环定位二维码创建的新增节点，不仅可以实现建图数据中首、尾节点之间的闭环约束，还可以根据新增节点增强中间节点之间的约束。采用上述方法进行辅助建图所需要的闭环定位二维码数量很少，在原始激光建图方案上所增加的工作量小，而相较于密集设置二维码的方案，采用上述方法进行辅助建图无需对机器人的使用环境进行大量改造。

在上述方法中，引入了图标辅助建图，由于二维码的唯一性，能够在节点与节点之间建立100％正确的强约束，弥补了纯激光难以匹配或误匹配的弊端，有效提升建图成功率，提升建图效率。

可选地，在上述S35之后，辅助建图方法还可以包括步骤S36。

S36：利用最小二乘法对约束图中的所有节点进行全局优化。

其中，S36作为优化阶段的实施步骤。

在传统激光建图过程中，因累计误差等因素的影响，节点和节点之间的约束与真实值相比不够准确，存在建图误差。在所有节点之间已经建立回环约束的情况下，可以通过全局优化的方式降低整体误差，使得整体误差尽可能降到最小，以对建图阶段的结果进行优化，从而完成整体建图。

其中，优化过程中所采用的误差函数如下：

F(x)表示所求的整体误差，x_i和x_j表示约束图中的两个节点，C表示所有节点的下标对应的集合，F_ij表示节点x_i、节点x_j之间的误差。z_ij表示测量值，表现为节点x_i、节点x_j之间的边。Ω_ij表示节点x_i、节点x_j对应的误差所占权重的矩阵，e(x_i，x_j，z_ij)是一个向量误差函数，用于表示节点x_i、节点x_j之间的关系与测量值z_ij之间的吻合程度。

通过上述优化过程，能够将优化过程转化为一个求解最小二乘问题的过程，由于约束图中存在根据闭环定位二维码所创建的节点，对所有节点进行优化后，能够基于根据闭环定位二维码所创建的节点对约束图中所有节点的位置进行微调，使得各个节点之间的约束与真实值尽可能吻合，得到更为准确的建图结果。

第三种情况，如图5所示，当在当前图像数据中识别到调速二维码时，辅助建图方法还可以包括：S42-S43或S44-S45。S44-S45与S42-S43的区别在于，S42-S43是直接根据二维码生成调速指令，并根据指令进行调速，而S44-S45是先生成带标识的地图，从而有利于在后续使用地图时根据地图中的调速标识进行相应的调速控制。具体实施时，建图机器人可以选择执行S42-S43或执行S44-S45。

S42：在建图机器人移动过程中，当在当前图像数据中识别到调速二维码时，根据调速二维码生成调速指令。

S43：根据调速指令进行调速。

若是建图机器人在移动过程中识别到调速二维码，可以根据调速二维码的内容生成调速指令，根据调速二维码的具体内容可以生成用于增速或减速的调速指令，然后根据调速指令进行调速。

在一个实例中，建图机器人识别到一个调速二维码，根据该调速二维码得到一个减速区域、一个速度值。根据该调速二维码对应的减速区域、速度值，生成调速指令。然后根据调速指令进行调速，以使建图机器人在减速区域以调速指令中限定的速度进行运动，当移动到减速区域以外的地方时，建图机器人可以恢复至原有速度进行移动。

通过上述S42-S43提供了一种能够帮助建图机器人在建图移动过程中进行调速的方式，在移动建图过程中，建图机器人可根据识别到的调速二维码进行调速。可以避免建图机器人在移动过程中受损，能够在高效建图的基础上提升建图机器人的安全性。

作为另一种识别到调速二维码的处理方式，当在当前图像数据中识别到调速二维码时，辅助建图方法可以包括步骤：S44-S45，在S44-S45中的调速二维码可以作为前述提示二维码中的一种。

S44：在建图机器人移动过程中，当在当前图像数据中识别到调速二维码时，根据调速二维码的位置生成调速标识。

S45：生成带有调速标识的地图。

关于如何生成带标识的地图的细节可以参照前述关于提示二维码的相关内容，在此不再赘述。

通过上述S44-S45可以使得建图机器人能够根据建图移动过程中识别到的调速二维码，生成带调速标识的地图，从而为后续使用地图的机器人提供导航指导帮助。

可选地，在S45之后，建图机器人可执行S46：在识别到地图中的调速标识时，根据调速标识进行调速。

作为一种实现方式，可以根据调速标识生成调速指令，根据调速指令进行调速。根据调速标识可以得到调速区域、速度值等参数，进而生成调速指令进行调速。

以此可以在识别到地图中的调速标识的情况下进行机器人的调速控制，基于带有调速标识的地图为机器人的导航行为提供指导作用。

第四种情况，如图6所示，当在当前图像数据中识别到外控二维码时，辅助建图方法还可以包括：S52-S54或S55-S56。S55-S56与S52-S54的区别在于，S52-S54是直接根据二维码生成切换指令，而S55-S56是先生成带标识的地图，从而有利于在后续使用地图时根据地图中的标识生成相应的切换指令。具体实施时，建图机器人可以选择执行S52-S54或执行S55-S6。

S52：在建图机器人移动过程中，当在当前图像数据中识别到外控二维码时，则获取与外控二维码关联的受控设备信息。

S53：根据受控设备信息生成切换指令。

S54：将切换指令发送至受控设备信息对应的受控设备，用于切换受控设备的工作状态。

其中，可以为每个建图机器人设置机器人标识。当建图机器人在移动过程中识别到外控二维码时，可以读取外控二维码对应的受控设备信息。建图机器人根据受控设备信息可以确定受控设备的类型、受控设备的身份标识、受控设备所支持的工作模式等。建图机器人可根据受控设备信息生成切换指令，并将切换指令发送给受控设备信息对应的受控设备，以使受控设备能够根据切换指令切换当前工作状态。

作为一种实现方式，建图机器人在发送切换指令时，还向受控设备发送了建图机器人的机器人标识，受控设备可对机器人标识进行验证，以确定是否执行切换指令对应的操作。当机器人标识被验证通过时，受控设备根据切换指令改变当前工作状态。

在一个实例中，受控设备是无线充电设备，建图机器人生成的切换指令可用于开启无线充电设备，以使无线充电设备能够提供电能。建图机器人还可生成带有充电位置标识的地图。

在另一个实例中，受控设备是通道管理装置，例如地铁闸机、检票闸机。建图机器人生成的切换指令可用于控制通道管理装置在一段时间内维持在开启状态，以使建图机器人能够通过控制通道管理装置进入更多的区域，以此可以使得建图机器人能够对更多的地方采集数据并建图。建图机器人还可生成带有闸机标识的地图。

通过上述S52-S54可以使得建图机器人能够根据外控二维码实现对受控设备的间接控制，有利于建图机器人进行自主建图。

作为另一种识别到外控二维码的处理方式，当在当前图像数据中识别到外控二维码时，辅助建图方法可以包括步骤：S55-S56，在S55-S56中的外控二维码可以作为前述提示二维码中的一种。

S55：在建图机器人移动过程中，当在当前图像数据中识别到外控二维码时，根据外控二维码生成设备标识。

S56：生成带有设备标识的地图。

其中，可以在初次建图时生成带设备标识的地图，也可以在初次建图后在地图中加入设备标识以对地图进行更新，得到带有设备标识的地图。

通过上述S55-S56，可以使建图机器人能够根据建图移动过程中识别到的外控二维码，生成带有设备标识的地图。以此有利于得到包含多种要素的地图，还有利于为后续使用地图的机器人通过设备标识对外部受控设备进行间接控制，还能为后续使用地图的机器人提供导航指导。

可选地，在S56之后，建图机器人可执行S57-S59。

S57：在识别到地图中的设备标识时，获取与设备标识关联的受控设备信息。

S58：根据受控设备信息生成切换指令。

S59：将切换指令发送至受控设备信息对应的受控设备，用以切换受控设备的工作状态。

关于受控设备的细节可以参照前述S52-S54中的相关内容，在此不再赘述。

以此可基于地图中的设备标识对外部受控设备发送切换指令，从而实现对于外部受控设备的间接控制。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种建图机器人300，如图7所示，该建图机器人300包括视觉传感器301、激光雷达302、移动主体(图未示)。移动主体中可包括处理器303、存储器304。

激光雷达302、视觉传感器301、存储器304、处理器303之间通过总线直接或间接连接。图7中的双向箭头可以表示总线。

存储器304中存储器304有处理器303可以执行的机器可读指令，当该建图机器人300运行时，机器可读指令被处理器303执行时执行本申请实施例提供的辅助建图方法中的各个步骤。

其中，视觉传感器301作为图像采集装置，用于采集图像数据。

激光雷达302用于得到激光扫描数据，处理器303可通过激光雷达302的激光扫描数据进行激光建图。

移动主体自身可以移动，在移动主体进行移动的过程中，建图机器人300的当前观测区域不断更新，视觉传感器301、激光雷达302所采集到的数据随着当前观测区域的改变而变化。

通过上述建图机器人300能够实现自主跟随方式下的建图，建图方式更为灵活且高效。

基于上述辅助建图方法，本申请实施例还提供一种辅助建图装置400，应用于建图机器人300，如图8所示，该辅助建图装置400可包括识别模块401、计算模块402、控制模块403、采集模块404、建图模块405。该装置可存储于建图机器人300的存储器304中。

识别模块401，用于对当前观测区域的当前图像数据进行识别。

计算模块402，用于在当前图像数据中识别到跟随二维码时，计算得到跟随路径，跟随路径为建图机器人300的当前位置到跟随二维码所在的目标位置的路径。

控制模块403，用于根据跟随路径控制建图机器人300进行移动，以使建图机器人300随着跟随二维码移动。

采集模块404，用于在建图机器人300移动过程中，采集建图数据。

建图模块405，用于根据建图数据进行建图。

上述辅助建图装置400用于执行前述的辅助建图方法，改变了需要人为控制建图机器人300的建图方式，提升了建图效率。

可选地，上述辅助建图装置400还可包括获取模块。

获取模块可用于获取建图机器人300的当前位置，以及跟随二维码相对于建图机器人300的第一相对位姿信息；计算模块402还可用于根据建图机器人300的当前位置以及第一相对位姿信息，计算得到跟随二维码所在的目标位置；计算模块402还可用于根据建图机器人300的当前位置以及目标位置，计算得到跟随路径。

可选地，计算模块402还可用于：

计算当前得到的目标位置与跟随二维码的上一目标位置之间的目标距离差；判断目标距离差是否大于设定的距离阈值；若目标距离差大于设定的距离阈值，则执行根据建图机器人300的当前位置以及目标位置，计算得到跟随路径的步骤。

可选地，获取模块还可用于在当前图像数据中识别到提示二维码时，获取建图机器人300的当前位置，以及提示二维码相对于建图机器人300的第二相对位姿信息；计算模块402还可用于根据建图机器人300的当前位置以及第二相对位姿信息，计算得到提示二维码所在的位置；建图模块405还可用于根据提示二维码生成提示标识，根据提示二维码所在的位置、提示标识以及建图数据进行建图，以生成带有提示标识的地图。

可选地，获取模块还可用于在当前图像数据中识别到闭环定位二维码时，获取建图机器人300的当前位置，以及闭环定位二维码相对于建图机器人300的第三相对位姿信息；计算模块402还可用于根据建图机器人300的当前位置以及第三相对位姿信息，计算得到闭环定位二维码所在的位置；建图模块405还可用于根据闭环定位二维码所在的位置创建新增节点，在新增节点与建图数据中的原有节点之间建立约束关系，得到约束图。

可选地，建图模块405还可用于利用最小二乘法对约束图中的所有节点进行全局优化。

可选地，控制模块403还可用于：在当前图像数据中识别到调速二维码时，根据调速二维码的位置生成调速标识；生成带有调速标识的地图。

控制模块403还可用于在识别到地图中的调速标识时，根据调速标识进行调速。

可选地，控制模块403还可用于在建图机器人300移动过程中，当在当前图像数据中识别到调速二维码时，根据调速二维码生成调速指令；根据调速指令进行调速。

可选地，控制模块403还可用于：在当前图像数据中识别到外控二维码时，根据外控二维码生成设备标识；生成带有设备标识的地图。

获取模块还可用于在识别到地图中的设备标识时，获取与设备标识关联的受控设备信息，控制模块403还可用于根据受控设备信息生成切换指令；将切换指令发送至受控设备信息对应的受控设备，用于切换受控设备的工作状态。

可选地，获取模块还可用于在建图机器人300移动过程中，当在当前图像数据中识别到外控二维码时，则获取与外控二维码关联的受控设备信息；控制模块403还可用于根据受控设备信息生成切换指令，将切换指令发送至受控设备信息对应的受控设备，用于切换受控设备的工作状态。

关于本申请实施例所提供的辅助建图装置400的其他细节请参照前述辅助建图方法中的相关描述，在此不再赘述。

基于上述辅助建图方法，本申请实施例还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器303运行时执行上述辅助建图方法的步骤。存储介质包括：U盘、移动硬盘、存储器304等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，通过本申请实施例提供的辅助建图方法、辅助建图装置400、建图机器人300及存储介质，建图机器人300可以实现自主跟随方式下的建图。在建图机器人300移动过程中，可能识别到除了跟随二维码以外的其他二维码，基于识别到的提示二维码，建图机器人300能够生成带有提示标识的地图。基于识别到的闭环定位二维码，建图机器人300能够根据闭环定位二维码实现闭环建图，弥补了纯激光匹配建图方式的缺陷，能够提升建图成功率。基于识别到的调速二维码、外控二维码，建图机器人300能够根据识别到的二维码生成相应的调速标识、设备标识，并将调速标识、设备标识加入地图中，得到带有相应标识的地图。基于识别到的调速二维码或调速标识，建图机器人300能够更为灵活地进行移动，提升建图机器人300的建图过程安全性。基于识别到的外控二维码或设备标识，建图机器人300能够对外部受控设备进行间接控制，例如建图机器人300可以根据识别到的外控二维码向外部闸机发送切换指令，以使外部闸机开闸，有利于实现建图机器人300自主通过闸机。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另一点，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

需要说明的是，功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，机器人或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims

1.一种辅助建图方法，其特征在于，应用于建图机器人，所述方法包括：

对当前观测区域的当前图像数据进行识别；

在所述建图机器人移动过程中，采集建图数据；

根据所述建图数据进行建图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算得到跟随路径，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述建图机器人的当前位置以及所述目标位置，计算得到所述跟随路径之前，所述方法还包括：

判断所述目标距离差是否大于设定的距离阈值；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述提示二维码生成提示标识；

所述根据所述建图数据进行建图，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述闭环定位二维码所在的位置创建新增节点；

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述新增节点与所述建图数据中的原有节点之间建立约束关系，得到约束图之后，所述方法还包括：

利用最小二乘法对所述约束图中的所有节点进行全局优化。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

生成带有所述调速标识的地图；

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

生成带有所述设备标识的地图；

根据所述受控设备信息生成切换指令；

9.一种建图机器人，其特征在于，所述建图机器人包括：激光雷达、视觉传感器、移动主体；

所述移动主体中包括处理器、存储器；

所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述建图机器人运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行权利要求1-8任一项所述方法的步骤。

10.一种辅助建图装置，其特征在于，应用于建图机器人，所述装置包括：

识别模块，用于对当前观测区域的当前图像数据进行识别；

建图模块，用于根据所述建图数据进行建图。

11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-8任一项所述方法的步骤。