CN111427360B - 基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 - Google Patents
基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111427360B CN111427360B CN202010313804.2A CN202010313804A CN111427360B CN 111427360 B CN111427360 B CN 111427360B CN 202010313804 A CN202010313804 A CN 202010313804A CN 111427360 B CN111427360 B CN 111427360B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- coordinate system
- landmark
- landmarks
- obstacle
- 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.)
- Active
Links
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 13
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0259—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using magnetic or electromagnetic means
- G05D1/0261—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using magnetic or electromagnetic means using magnetic plots
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- 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
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/028—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using a RF signal
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统,该地图构建方法包括:控制机器人在栅格地图上标记当前位置,同时使用距离传感器感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物距离信息,并对应地标记连接成栅格地图上的障碍物边界;每当机器人沿着当前移动方向前进预设距离,使用摄像头采集并存储预设数量的定位方向上的地标,使得机器人在可达区域内根据这些地标实现重定位,且这些地标对应的实际位置和机器人当前位置对应的实际位置都位于障碍物边界限定的区域内。相对于单纯视觉导航采集视觉地标信息,增强地图环境区域的尺寸形状信息的可靠性,也提高地图构建和定位的速度。
Description
技术领域
本发明涉及机器人导航技术领域,尤其涉及一种基于地标定位的地图构建方法、一种基于地图地标导航的机器人以及一种基于地标的机器人导航系统。
背景技术
目前较为精准的主流室内导航方法分为视觉导航和激光导航这两种,其中,激光导航可以预先扫描出环境轮廓,比较直观;视觉导航需要在机器人移动过程中实时建图,为了获得环境轮廓,需要先遍历一次环境,建立地图,保存了地图信息后,下一次调用时才在地图中显示地图环境信息。但是这种视觉导航方法探索未知环境空间获得环境形状尺寸信息可靠性不高,因为单靠摄像头来检测距离,准确率不高,摄像头还不能做到区分大面积的相同颜色障碍物边界或墙面边界。综上,目前还做不到快速建立地图,机器人的建图效率不高。
发明内容
为了能够在机器人建立栅格地图阶段快速扫描环境信息以拓展地图空间,本发明公开以下技术方案:
一种基于地标定位的地图构建方法,包括:控制机器人在栅格地图上标记当前位置,同时使用距离传感器感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物距离信息,并对应地标记连接成栅格地图上的障碍物边界;每当机器人沿着当前移动方向前进预设距离,使用摄像头采集并存储预设数量的定位方向上的地标,使得机器人在可达区域内根据这些地标实现重定位,且这些地标对应的实际位置和机器人当前位置对应的实际位置都位于障碍物边界限定的区域内。本技术方案在结合视觉摄像头和距离传感器,通过间隔性地采集特定方向的视觉地标和同步感测障碍物边界信息来实时获取当前位置的空间大小轮廓信息,相对于单纯视觉导航采集视觉地标信息,增强地图环境区域的尺寸形状信息的可靠性,也提高地图构建速度和定位速度。
进一步地,所述预设数量的定位方向上的地标包括以机器人实际位置为中心的标准机器坐标系0度方向的地标、标准机器坐标系90度方向的地标、标准机器坐标系180度方向的地标和标准机器坐标系270度方向的地标。使得这些方向上的地标用于表征机器人工作区域的方位特征。
进一步地,所述预设数量为4;所述标准机器坐标系0度方向为全局坐标系的X轴正方向,所述标准机器坐标系90度方向是全局坐标系的Y轴正方向,所述标准机器坐标系180度方向为全局坐标系的X轴负方向,所述标准机器坐标系270度方向为全局坐标系的Y轴负方向,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布;或者,这4个所述定位方向与全局坐标系的坐标轴方向成同一偏转方向上的预设角度设置,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布。该技术方案配合机器人侧边同时检测到的障碍物距离,让机器人实时感知周围环境的空间分布特征,增强机器人对环境的熟悉程度。
进一步地,使用距离传感器感测机器人在当前移动方向的左侧和/或右侧与障碍物之间的距离,用来建立与机器人当前位置对应标记的栅格相对应一侧投影平行的障碍物边界。从而让机器人主动感知目标区域外围边界和障碍物边界的整体轮廓信息。
进一步地,所述预设距离与所述实时构建的栅格地图的栅格单元长度的比值是固定的。提高地图标记机器人间隔性采集的地标的环境适应性。
一种基于地图地标导航的机器人,该机器人包括光学轴倾斜设置在水平上方的摄像头,使得该摄像头的视角覆盖机器人的表面上至少一个方向的地标;该机器人的机体侧面至少增加一个距离传感器,用于感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物信息;该机器人还包括地图构建模块和地标识别模块,地图构建模块用于在实时构建的栅格地图上标记机器人当前位置,同时将距离传感器感测的机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物距离信息标记在栅格地图上,并对应地连接成栅格地图上的障碍物边界;地标识别模块,用于在障碍物边界限定的区域范围内,每当机器人沿着当前移动方向前进预设距离,通过摄像头去采集识别预设数量的定位方向上的地标,并交由地图构建模块存储在地标数据库中,使得机器人在可达区域内根据这些地标实现重定位,且这些地标对应的实际位置和机器人当前位置对应的实际位置都位于障碍物边界限定的区域内。本技术方案在视觉摄像头的基础上增设一个用于侧面距离检测的距离传感器,在地图探索阶段可以控制机器人快速对环境进行扫描以获取可靠的工作区域尺寸和形状信息,并根据采集的视觉地标和标记的障碍物边界建立地标地图以便于后续快速定位导航,整体方案的成本较低,容易实施,可扩展性好。
进一步地,所述摄像头采集的所述预设数量的定位方向上的地标包括以机器人实际位置为中心的标准机器坐标系0度方向的地标、标准机器坐标系90度方向的地标、标准机器坐标系180度方向的地标和标准机器坐标系270度方向的地标。使得所述地标识别模块将这些地标用以表征机器人当前位置的方位特征。
进一步地,所述预设数量被所述地标识别模块配置为4;所述标准机器坐标系0度方向为全局坐标系的X轴正方向,所述标准机器坐标系90度方向是全局坐标系的Y轴正方向,所述标准机器坐标系180度方向为全局坐标系的X轴负方向,所述标准机器坐标系270度方向为全局坐标系的Y轴负方向,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布;或者,这4个所述定位方向与全局坐标系的坐标轴方向成同一偏转方向上的预设角度设置,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布。让机器人实时感知周围环境的空间分布特征。
进一步地,所述距离传感器感测机器人在当前移动方向的左侧和/或右侧与障碍物之间的距离,用来建立与机器人当前位置对应标记的栅格相对应一侧投影平行的障碍物边界。在障碍物边界的环境约束作用下,利用前述的视觉地标进行重定位,增强机器人对环境的熟悉程度。
进一步地,所述距离传感器是安装在所述机器人的至少一个机体侧面上的单点距离传感器。相对于激光传感器通过激光旋转扫描获取环境轮廓信息,降低机器人的制造成本。
一种机器人导航系统,该机器人导航控制系统包括所述的机器人和支持实时显示栅格地图和触摸控制的移动终端,该移动终端用于通过无线网络接收所述机器人的构建标记的栅格地图,使得移动终端实时显示所述地标和所述障碍物边界。在该技术方案的指导下,用户通过在已构建的地图上面点击地标,来远程遥控机器人移动至目标位置。
附图说明
图1是本发明实施例的同一机器人上的摄像头和距离传感器的安装位置分布示意图。
图2是本发明实施例的栅格地图的机器人遍历位置和障碍物边界的标记示意图。
图3是本发明实施例在栅格地图上建立的地标分布示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行详细描述。为进一步说明各实施例,本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分,其主要用以说明实施例,并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容,本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制,而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
以单目摄像头的应用为例,当采用单目摄像头在未知环境视觉导航建图时,机器人缺少所处的工作区域平面的形状与尺寸信息,如果单纯靠单目视觉计算出来的环境形状与尺寸信息可靠性较低,因为采集的图像存在大面积相同颜色区域与个别地标的颜色相似,所以单目摄像头在采集环境中墙面边界或障碍物边界时不容易区分出障碍物边界与地标或其他的采集目标物体,导致机器人的建图效率不高,本实施例为了能够进行空间快速拓展,可以通过增加用于检测距离的传感器来实现。
本发明实施例公开一种基于地标定位的地图构建方法,包括:控制机器人在栅格地图上标记当前位置,机器人在未知环境中通过摄像头采集视觉地标,同时使用距离传感器感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物信息,可以通过机器人左侧和/或右侧边上的一组用于检测距离的传感器去感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物信息,从而判断机体左侧和/或右侧的区域是否可达,可达的话,检测其与障碍物边界的距离大小,并在距离机器人当前位置的标记栅格一定距离的栅格上标记障碍物边界信息,进而连接形成栅格地图上的障碍物边界,从而获知机器人遍历区域的尺寸信息(即机器人机体与其左右两侧的障碍物边界之间的距离信息),便于进行路径规划,也方便控制机器人与墙面保持一定的距离以进行沿边行为。本实施例的摄像头包括单目摄像头或双目摄像头。如图2所示,201表示栅格地图标记的机器人当前位置;202的填充斜线的栅格表示机器人已经遍历过的栅格区域,它们已经被标记好位置信息,栅格内存已被标记环境信息所占据使用;203表示机器人检测出的边界,标记在栅格地图中,机器人在当前位置201的右侧检测到的边界203与机体的距离为204。由图2可知,已经遍历过的栅格区域202的右侧的直线都是在栅格地图上标记的已经检测出来的障碍物边界或墙面,它们表征机器人已遍历位置与右侧障碍物之间的距离,也是机器人往其当前移动方向的右侧移动的可达距离,从而描述地图局部边界区域的部分形状和尺寸大小特征,有利于机器人的工作路径规划和控制机器人的沿边行为。值得注意的是,机器人工作区域内的障碍物具体位置信息是依靠机器人碰撞检测获知的,并标记在栅格地图上;本实施例使用距离传感器去完成这项边界检测工作。
每当机器人沿着当前移动方向前进预设距离,使用摄像头采集识别以机器人所在实际位置为中心的预设数量个定位方向上的地标,并同步存储在相应的数据结构里面,比如包含有栅格地图位置信息的地标数据库,使得机器人在可达区域内根据这些地标实现重定位,在实施过程中可以通过调用相应的数据结构里面的地标与当前采集识别到的地标进行地标匹配以实现重定位。在本实施例中尽量保证在机器人可达区域的一定面积内存在有可识别的地标,机器人可运行空间的每个位置上都可以通过调用存储的地标信息来实现重新定位以恢复以前在相同位置的工作姿态。其中,这些地标对应的实际位置和机器人当前位置对应的实际位置都是可识别地设置在障碍物边界限定的区域内。
优选地,这些存储的地标对应的实际位置包括以预设间隔分布在机器人当前位置周围、以环形围绕着机器人当前位置均匀分布,这些地标之间的间隔不一定是相等的,但它们与机器人当前位置的距离是相等的。这里的预定间隔是地图上相邻地标之间的距离,这里实际位置是用于区分栅格地图的标记位置,使得机器人再次采集到已经存储的地标时根据这个地标进行重定位;这些地标对应的实际位置以预定间隔分布在以机器人当前位置为中心的预设数量的定位方向上,用于辅助机器人学习周围的环境信息;机器人一边移动,一边根据侧边感测的障碍物距离来建立障碍物信息,同时在栅格地图构建上述障碍物边界约束的区域范围内,来进行后面的地标建立,机器人所在实际位置被这些地标包围,且这些地标都在障碍物边界连接形成的区域内。当采集的地标均匀设置在障碍物边界限定的区域内时,后续机器人可以根据这些以预定间隔分布的地标在工作区域内快速定位。
在本实施例中,机器人每前进所述预设距离或每隔一定的时间,采集预设数量个定位方向上的地标并存储,这些不同方向上的地标都设置在机器人当前位置的周围的可识别位置处,用以记录机器人实时遍历到的环境方位信息,这些地标都在障碍物边界连接形成的区域内,即障碍物边界连接而成的闭合区域,如图3的地图边界301内部的黑点分布特征所示,图3的黑点表示机器人采集的地标点302,黑点302的邻域8个黑点都是保持预设间隔分布在302的周围,它们相对于黑点是302以预定间隔分布的,这些地标都是以预设间隔均匀分布在障碍物边界连接而成的闭合区域301内,地标点覆盖机器人遍历区域,黑点分布区域的边界标记出当前机器人工作区域(闭合区域301)的形状特征。
本实施例结合视觉摄像头和距离传感器,通过间隔性地采集特定方向的视觉地标和同步感测障碍物边界信息来实时获取当前位置的空间大小轮廓信息,并实现在未知环境下构建地图,相对于单纯视觉导航采集视觉地标信息,增强地图环境区域的尺寸形状信息的可靠性,也提高地图构建速度和定位速度。
如图3所示,所述以机器人所在实际位置为中心的预设数量的定位方向包括以机器人实际位置为中心的标准机器坐标系0度方向的地标、标准机器坐标系90度方向的地标、标准机器坐标系180度方向的地标和标准机器坐标系270度方向的地标,分别对应于图3的黑点302处的四个虚线箭头所指的方向,黑点302的左侧虚线箭头是标准机器坐标系180度方向,黑点302的右侧虚线箭头是标准机器坐标系0度方向,黑点302的上侧虚线箭头是标准机器坐标系90度方向,黑点302的下侧虚线箭头是标准机器坐标系270度方向,这些地标的实际位置与机器人实际位置的距离都是相等,使得这些方向上的地标用于表征机器人当前位置的相邻区域的方位特征,当机器人移动至相邻的任一个定位方向上的地标时,继续采集以机器人所在实际位置为中心的4个的新的定位方向,从而覆盖到移动前的位置处未覆盖到的以移动前的位置为中心的东南方向、西北方向、东北方向和西南方向这4个方向上地标,本实施例不需要在同一位置处采集过多的定位方向,避免在前进所述预设距离后的位置处出现重复采集相同定位方向上的地标,减轻机器人采集地标建立地图的工作量,只需要利用4个基本方向就能准确快速地辅助机器人的重定位和视觉导航。
优选地,所述预设数量为4,以机器人所在实际位置为中心的图3的箭头所示的4个方向分别与栅格地图的全局坐标轴的正负方向相对应,所述标准机器坐标系0度方向为全局坐标系的X轴正方向,所述标准机器坐标系90度方向是全局坐标系的Y轴正方向,所述标准机器坐标系180度方向为全局坐标系的X轴负方向,所述标准机器坐标系270度方向为全局坐标系的Y轴负方向,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置以预定间隔分布;在必要的情况下4个方向也可以分别与栅格地图的全局坐标轴的方向成同一偏转方向的预设角度设置,具体地,所述标准机器坐标系90度方向与全局坐标系的Y轴正方向成预设角度设置,所述标准机器坐标系270度方向与全局坐标系的Y轴负方向成预设角度设置,所述标准机器坐标系0度方向与全局坐标系的X轴正方向成预设角度设置,所述标准机器坐标系180度方向与全局坐标系的X轴负方向成预设角度设置,这4个定位方向相对于对应的坐标轴方向都是顺时针偏转或逆时针偏转,才能保证这4个定位方向上的地标是均匀分布在以机器人当前位置为中心的预设数量的定位方向上,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布。本实施例设置的4个定位方向上的地标与机器人当前位置中心的距离相等,有利于采集建立起机器人周围的均匀分布的地标,更加全面的反映机器人周围环境信息,加快机器人实时感知周围环境的空间分布特征,增强机器人对环境的熟悉程度。
在前述实施例中,可以使用距离传感器感测机器人在当前移动方向的左侧和/或右侧与障碍物之间的距离,也可以理解为移动机体的左侧和/或右侧,用来建立与机器人当前位置对应标记的栅格相对应一侧投影平行的障碍物边界,以限制所述地标的采集区域。机器人根据其机体左右两侧的障碍物距离信息,即时扫描标记出障碍物边界,如图2所示,机器人检测出的障碍物边界203标记在栅格地图中,随着机器人按照所述预设距离这一采集地标的步长移动,栅格地图中标记出的每一填充斜线的栅格右侧边缘一一对齐平行的边界线将组合形成所述障碍物边界,然后以障碍物边界为边界线划分出机器人工作区域和非工作区域,当机器人沿着障碍物边界移动或在机器人工作区域内遍历,直到再次采集到预先标记的所述地标时,控制机器人根据这个地标进行重定位。从而让机器人主动感知目标区域外围边界和障碍物边界的整体轮廓信息。
在机器人根据采集的地标和感测的障碍物距离信息标记栅格的过程中,设置所述预设距离与所述实时构建的栅格地图的栅格单元长度的比值是固定的,使得机器人按照预设步长(所述预设距离)移动过程中识别的地标是有效地反映机器人周围环境的信息,提高地图标记机器人间隔性采集的地标的适应性。
本发明实施例还公开一种基于地图地标导航的机器人,如图1所示,该机器人包括光学轴倾斜设置在水平上方的摄像头101,该摄像头101的视角覆盖不到机器人底盘高度平面但覆盖到机器人机体102顶部表面的上方,该机器人包括光学轴倾斜设置在水平上方的摄像头,使得该摄像头的视角覆盖机器人的表面上至少一个方向的地标,这个摄像头101包括但不限于单目摄像头或双目摄像头;如图1的摄像头101的镜头朝向天花板,可以采集识别多个不同方向上的地标。该机器人的机体102侧面至少增加一个距离传感器103,用于感测机器人当前移动方向(图1中的箭头方向所示)的至少一侧的障碍物信息;为了实现地图空间的快速拓展,可以通过增加可以检测距离的传感器来实现,例如激光雷达,可以旋转扫描快速获取到环境轮廓信息,但是增加比较高的成本,同时对于机器设计也是一个很大的修改,为了解决这一问题,本发明实施例在机体102的左侧面和/或右侧面增加使用了至少一路的距离传感器模组,每一路至少存在一个距离传感器103。该机器人还包括地图构建模块和地标识别模块,地图构建模块用于在实时构建的栅格地图上标记机器人当前位置,同时将距离传感器感测的机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物距离信息标记在栅格地图上,并对应地连接成栅格地图上的障碍物边界。具体地,机器人在未知环境中通过摄像头采集视觉地标,同时感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物信息,可以通过机器人左侧和/或右侧边上的一组用于检测距离的传感器去感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物信息,从而判断机体左侧和/或右侧的区域是否可达,可达的话,检测其与障碍物边界的距离大小,通过地图构建模块在栅格地图上标记障碍物边界信息,进而连接形成栅格地图上的障碍物边界,从而获知机器人遍历区域的尺寸信息(即机器人机体与其左右两侧的障碍物边界之间的距离信息),便于进行路径规划;另外一方面,根据地图构建模块构建标记的栅格地图,方便控制机器人与墙面保持一定的距离以进行沿边行为。如图2所示,在地图构建模块中,201表示栅格地图标记的机器人当前位置;202的填充斜线的栅格表示机器人已经遍历过的栅格区域,它们已经被标记好位置信息,栅格内存已被标记环境信息所占据使用;203表示机器人检测出的边界,标记在栅格地图中,机器人在当前位置201的右侧检测到的边界203与机体的距离为204。由图2可知,已经遍历过的栅格区域202的右侧的直线都是在栅格地图上标记的已经检测出来的障碍物边界或墙面,它们表征机器人已遍历位置与右侧障碍物之间的距离,也是机器人往其当前移动方向的右侧移动的可达距离,从而通过地图构建模块描述地图局部边界区域的部分形状和尺寸大小特征,有利于机器人的工作路径规划和控制机器人的沿边行为。值得注意的是,机器人工作区域内的障碍物具体位置信息是依靠机器人碰撞检测获知的,并标记在栅格地图上。本实施例使用距离传感器去完成这项边界检测工作。
地标识别模块,用于在障碍物边界限定的区域范围内,每当机器人沿着当前移动方向前进预设距离,通过摄像头去采集识别预设数量的定位方向上的地标,并交由地图构建模块存储在地标数据库中,地标识别模块专门使用摄像头采集识别以机器人所在实际位置为中心的预设数量个定位方向上的地标,并同步存储在相应的数据结构里面,比如包含有栅格地图位置信息的地标数据库,使得机器人在可达区域内根据这些地标实现重定位,在实施过程中可以通过调用相应的数据结构里面的预先存储的地标与当前采集识别到的地标进行地标匹配以实现重新识别到机器人当前所处的工作环境信息,加快恢复先前的工作运动状态,提高机器人的工作效率,让用户可以方便地在已有的地图上面点击选择机器人的目标位置。在本实施例中尽量保证在机器人可达区域的一定面积内存在有可识别的地标,机器人可运行空间的每个位置上都可以通过调用存储的地标信息来实现重新定位以恢复以前在相同位置的工作姿态。其中,这些地标对应的实际位置和机器人当前位置对应的实际位置都位于障碍物边界限定的区域内。
优选地,这些地标对应标记的栅格位置以预定间隔分布在以机器人当前位置对应标记的栅格位置为中心的预设数量的定位方向上,使得这些地标对应标记的栅格位置相对于机器人当前位置对应标记的栅格位置是均匀分布的,包括以预设间隔分布在机器人当前位置周围、以环形围绕着机器人当前位置均匀分布,这些地标对应标记的栅格位置和机器人当前位置对应标记的栅格位置都位于障碍物边界限定的区域内,这些地标之间的间隔不一定是相等的,但它们与机器人当前位置的距离是相等的,用于辅助机器人学习周围的环境信息。其中,预定间隔、预设数量和定位方向都是预先配置在地标识别模块中的参数。当机器人再次采集到预先标记的地标时根据这个地标进行重定位。机器人一边移动,一边根据侧边感测的障碍物距离来在地图构建模块建立障碍物信息,同时在地图构建模块中构建上述障碍物边界约束的区域范围,地标识别模块将采集的地标识别处理,在地图构建模块中,机器人所在实际位置被这些地标包围,且这些地标的实际位置是可识别地设置在障碍物边界连接形成的区域内。当采集的地标均匀设置在障碍物边界限定的区域内时,后续机器人可以根据这些均匀分布的地标实现在规划好的工作区域内快速定位。
本实施例结合视觉摄像头和距离传感器,在地图探索阶段可以控制机器人快速对环境进行扫描,根据采集的视觉地标和标记的障碍物边界快速建立地标地图。整体方案的成本较低,容易实施,可扩展性好。值得注意的是,摄像头采集环境中墙面边界或障碍物边界时,由于采集的图像存在大面积相同颜色区域与个别地标的颜色相似,不容易区分出障碍物边界与地标或其他的采集目标物体,所以本实施例使用距离传感器去完成这项边界检测工作。
如图3所示,所述摄像头采集的所述以机器人所在实际位置为中心的预设数量的定位方向包括以机器人实际位置为中心的标准机器坐标系0度方向的地标、标准机器坐标系90度方向的地标、标准机器坐标系180度方向的地标和标准机器坐标系270度方向的地标,分别对应于图3的黑点302处的四个虚线箭头所指的方向,黑点302的左侧虚线箭头是标准机器坐标系180度方向,黑点302的右侧虚线箭头是标准机器坐标系0度方向,黑点302的上侧虚线箭头是标准机器坐标系90度方向,黑点302的下侧虚线箭头是标准机器坐标系270度方向,这些地标的实际位置与机器人实际位置的距离都是相等,使得这些方向上的地标用于表征机器人当前位置的相邻区域的方位特征,当机器人移动至相邻的任一个定位方向上的地标时,继续采集以机器人所在实际位置为中心的4个的新的定位方向,从而覆盖到移动前的位置处未覆盖到的以移动前的位置为中心的东南方向、西北方向、东北方向和西南方向这4个方向上地标,本实施例不需要在同一位置处采集过多的定位方向,避免在前进所述预设距离后的位置处出现重复采集相同定位方向上的地标,减轻机器人采集地标建立地图的工作量,只需要利用4个基本方向就能准确快速地辅助机器人的重定位和视觉导航。
优选地,所述预设数量被所述地标识别模块配置为4后,以机器人所在实际位置为中心的图3的箭头所示的4个方向分别与栅格地图的全局坐标轴的正负方向相对应,所述标准机器坐标系0度方向为全局坐标系的X轴正方向,所述标准机器坐标系90度方向是全局坐标系的Y轴正方向,所述标准机器坐标系180度方向为全局坐标系的X轴负方向,所述标准机器坐标系270度方向为全局坐标系的Y轴负方向,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置以预定间隔分布;在必要的情况下4个方向也可以分别与栅格地图的全局坐标轴的方向成同一偏转方向的预设角度设置,具体地,所述标准机器坐标系90度方向与全局坐标系的Y轴正方向成预设角度设置,所述标准机器坐标系270度方向与全局坐标系的Y轴负方向成预设角度设置,所述标准机器坐标系0度方向与全局坐标系的X轴正方向成预设角度设置,所述标准机器坐标系180度方向与全局坐标系的X轴负方向成预设角度设置,这4个定位方向相对于对应的坐标轴方向都是顺时针偏转或逆时针偏转,才能保证这4个定位方向上的地标是均匀分布在以机器人当前位置为中心的预设数量的定位方向上,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布。本实施例设置的4个定位方向上的地标与机器人当前位置中心的距离相等,有利于采集建立起机器人周围的均匀分布的地标,更加全面的反映机器人周围环境信息,加快机器人实时感知周围环境的空间分布特征,增强机器人对环境的熟悉程度。
所述地图构建模块控制距离传感器感测机器人在当前移动方向的左侧和/或右侧与障碍物之间的距离,也可以理解为移动机体的左侧和/或右侧,用来建立与机器人当前位置对应标记的栅格对应一侧投影平行的障碍物边界,如图2所示,机器人根据其机体左右两侧的障碍物距离信息,即时扫描标记出障碍物边界,同时获知机器人当前位置与侧面障碍物、墙面之间的可通行区域大小范围,从而限制所述地标的采集区域和划分出机器人的工作区域。如图2所示,机器人通过所述地图构建模块检测出的障碍物边界203标记在栅格地图中,随着机器人按照所述预设距离这一采集地标的步长移动,栅格地图中标记出的每一填充斜线的栅格右侧边缘一一对齐平行的边界线将组合形成所述障碍物边界,然后以障碍物边界为边界线划分出机器人工作区域和非工作区域,当机器人沿着障碍物边界移动或在机器人工作区域内遍历,直到再次采集到所述地图构建模块中预先存储的所述地标时,控制机器人根据所述地图构建模块中存储的这个地标进行重定位。从而让机器人主动感知目标区域外围边界和障碍物边界的整体轮廓信息。
优选地,所述距离传感器是安装在所述机器人的至少一个机体侧面上的单点距离传感器。比如一种单点TOF,是通过光飞行时间来检测距离的传感器,相对于激光传感器的激光旋转扫描获取环境轮廓信息,降低机器人的制造成本,在机器人的机体装配结构上也是易于改造。
一种机器人导航系统,该机器人导航系统包括前述实施例的机器人和支持显示栅格地图和触摸控制的移动终端,该移动终端用于通过无线网络接收所述机器人的所述地图构建模块和所述地标识别模块构建标记的栅格地图,使得移动终端实时显示所述地标和所述障碍物边界。在本实施例中,用户通过在已构建的地图上面点击地标,来远程遥控机器人移动至目标位置。提高用户的人机交互体验。
需要说明的是,地标还可以包括可以是专门为在自主移动机器人导航系统中的使用而设计的信标。例如,这样的信标可以包括以预定间隔放置以辅助导航机器人的独立结构。这样的信标还可以包括可以被移动的机器人标识或识别的、被添加到现有道地标志的可视/图形信息(例如,图标、徽章、条形码等等)。这样的信标还可以包括电子组件。在这样的实施例中,电子信标(例如,RFID标签等等)可以被用来向机器人发送非可视信息。这样的信息可以包括,例如,机器人可以在确定它的沿着目标轨迹的位置时使用的地标标识和/或地标位置信息。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点,其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种基于地标定位的地图构建方法,其特征在于,包括:
控制机器人在栅格地图上标记当前位置,同时使用距离传感器感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物距离信息,并对应地标记连接成栅格地图上的障碍物边界;
每当机器人沿着当前移动方向前进预设距离,使用摄像头采集并存储预设数量的定位方向上的地标,使得机器人在可达区域内根据这些地标实现重定位,且这些地标对应的实际位置和机器人当前位置对应的实际位置都位于障碍物边界限定的区域内;
通过调用相应的数据结构里面的地标与当前采集识别到的地标进行地标匹配以实现重定位,机器人可运行空间的每个位置上都可以通过调用存储的地标信息来实现重新定位以恢复以前在相同位置的工作姿态。
2.根据权利要求1所述地图构建方法,其特征在于,所述预设数量的定位方向上的地标包括以机器人实际位置为中心的标准机器坐标系0度方向的地标、标准机器坐标系90度方向的地标、标准机器坐标系180度方向的地标和标准机器坐标系270度方向的地标。
3.根据权利要求2所述地图构建方法,其特征在于,所述预设数量为4;
所述标准机器坐标系0度方向为全局坐标系的X轴正方向,所述标准机器坐标系90度方向是全局坐标系的Y轴正方向,所述标准机器坐标系180度方向为全局坐标系的X轴负方向,所述标准机器坐标系270度方向为全局坐标系的Y轴负方向,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布;
或者,这4个所述定位方向与全局坐标系的坐标轴方向成同一偏转方向上的预设角度设置,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布。
4.根据权利要求1所述地图构建方法,其特征在于,使用距离传感器感测机器人在当前移动方向的左侧和/或右侧与障碍物之间的距离,用来建立与机器人当前位置对应标记的栅格相对应一侧投影平行的障碍物边界。
5.根据权利要求4所述地图构建方法,其特征在于,所述预设距离与栅格地图的栅格单元长度的比值是固定的。
6.一种基于地图地标导航的机器人,其特征在于,该机器人包括光学轴倾斜设置在水平上方的摄像头,使得该摄像头的视角覆盖机器人的表面上至少一个方向的地标;
该机器人的机体侧面至少增加一个距离传感器,用于感测机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物信息;
该机器人还包括地图构建模块和地标识别模块,地图构建模块用于在实时构建的栅格地图上标记机器人当前位置,同时将距离传感器感测的机器人当前移动方向的至少一侧的障碍物距离信息标记在栅格地图上,并对应地连接成栅格地图上的障碍物边界;
地标识别模块,用于在障碍物边界限定的区域范围内,每当机器人沿着当前移动方向前进预设距离,通过摄像头去采集识别预设数量的定位方向上的地标,并交由地图构建模块存储在地标数据库中,使得机器人在可达区域内根据这些地标实现重定位,且这些地标对应的实际位置和机器人当前位置对应的实际位置都位于障碍物边界限定的区域内;
通过调用相应的数据结构里面的地标与当前采集识别到的地标进行地标匹配以实现重定位,机器人可运行空间的每个位置上都可以通过调用存储的地标信息来实现重新定位以恢复以前在相同位置的工作姿态。
7.根据权利要求6所述机器人,其特征在于,所述摄像头采集的所述预设数量的定位方向上的地标包括以机器人实际位置为中心的标准机器坐标系0度方向的地标、标准机器坐标系90度方向的地标、标准机器坐标系180度方向的地标和标准机器坐标系270度方向的地标。
8.根据权利要求7所述机器人,其特征在于,所述预设数量被所述地标识别模块配置为4;
所述标准机器坐标系0度方向为全局坐标系的X轴正方向,所述标准机器坐标系90度方向是全局坐标系的Y轴正方向,所述标准机器坐标系180度方向为全局坐标系的X轴负方向,所述标准机器坐标系270度方向为全局坐标系的Y轴负方向,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布;
或者,这4个所述定位方向与全局坐标系的坐标轴方向成同一偏转方向上的预设角度设置,使得这4个定位方向上的地标相对于机器人当前位置都是以预定间隔分布。
9.根据权利要求8所述机器人,其特征在于,所述距离传感器感测机器人在当前移动方向的左侧和/或右侧与障碍物之间的距离,用来在所述地图构建模块中建立与机器人当前位置对应标记的栅格相对应一侧投影平行的障碍物边界。
10.根据权利要求9所述机器人,其特征在于,所述距离传感器是安装在所述机器人的至少一个机体侧面上的单点距离传感器。
11.一种机器人导航系统,其特征在于,该机器人导航控制系统包括权利要求6至10任一项所述的机器人和支持实时显示栅格地图和触摸控制的移动终端,该移动终端用于通过无线网络接收所述机器人的构建标记的栅格地图,使得移动终端实时显示所述地标和所述障碍物边界。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010313804.2A CN111427360B (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010313804.2A CN111427360B (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111427360A CN111427360A (zh) | 2020-07-17 |
CN111427360B true CN111427360B (zh) | 2023-05-05 |
Family
ID=71554162
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010313804.2A Active CN111427360B (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111427360B (zh) |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112041634A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-04 | 苏州珊口智能科技有限公司 | 移动机器人的定位方法、构建地图的方法及移动机器人 |
CN112101378A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-12-18 | 上海姜歌机器人有限公司 | 机器人重定位方法、装置及设备 |
CN114167851B (zh) * | 2020-09-10 | 2024-04-30 | 北京极智嘉科技股份有限公司 | 机器人以及机器人行进方法 |
CN113607156A (zh) * | 2020-09-24 | 2021-11-05 | 深圳市云鼠科技开发有限公司 | 栅格地图构建方法 |
CN112270716B (zh) * | 2020-10-30 | 2024-01-05 | 浙江理工大学 | 一种人工视觉地标的解码定位方法 |
CN112270715B (zh) * | 2020-10-30 | 2024-01-23 | 浙江理工大学 | 一种人工视觉地标及其编码方法 |
CN112578392B (zh) * | 2020-11-25 | 2022-05-06 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种基于远距离传感器的环境边界构建方法及移动机器人 |
CN112698654B (zh) * | 2020-12-25 | 2024-07-12 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 基于单点tof建图及定位方法、芯片和移动机器人 |
CN112833890A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-25 | 深圳市海柔创新科技有限公司 | 地图构建方法、装置、设备、机器人及存储介质 |
CN112685527A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-20 | 北京迈格威科技有限公司 | 建立地图的方法、装置和电子系统 |
CN113190007A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-30 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种地图轮廓修正方法、芯片和移动机器人 |
CN113419249B (zh) * | 2021-06-18 | 2024-07-05 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种重定位方法、芯片和移动机器人 |
CN113568415B (zh) * | 2021-09-26 | 2022-01-18 | 深圳市商汤科技有限公司 | 一种移动机器人及其沿边移动方法、计算机存储介质 |
CN113867349B (zh) * | 2021-09-28 | 2024-04-09 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种机器人的避障方法、系统及智能机器人 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3414641B1 (en) * | 2016-02-10 | 2023-05-24 | HRL Laboratories, LLC | System and method for achieving fast and reliable time-to-contact estimation using vision and range sensor data for autonomous navigation |
CN107836013B (zh) * | 2016-03-09 | 2019-09-03 | 广州艾若博机器人科技有限公司 | 地图构建方法、纠正方法及装置 |
CN106052674B (zh) * | 2016-05-20 | 2019-07-26 | 青岛克路德机器人有限公司 | 一种室内机器人的slam方法和系统 |
CN106774335B (zh) * | 2017-01-03 | 2020-01-21 | 南京航空航天大学 | 基于多目视觉和惯导的导引装置、地标布局及导引方法 |
CN110069058A (zh) * | 2018-01-24 | 2019-07-30 | 南京机器人研究院有限公司 | 一种机器人室内导航控制方法 |
CN109557919B (zh) * | 2018-12-17 | 2020-08-14 | 盐城工学院 | 一种融合人工路标信息的可变宽栅格地图构建方法 |
-
2020
- 2020-04-20 CN CN202010313804.2A patent/CN111427360B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111427360A (zh) | 2020-07-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111427360B (zh) | 基于地标定位的地图构建方法、机器人及机器人导航系统 | |
US9898821B2 (en) | Determination of object data by template-based UAV control | |
CN106292697B (zh) | 一种移动设备的室内路径规划与导航方法 | |
US10254395B2 (en) | System and methods for scanning with integrated radar detection and image capture | |
CN109901590B (zh) | 桌面机器人的回充控制方法 | |
KR101202695B1 (ko) | 자율 이동 장치 | |
CN102116625B (zh) | 巡线机器人gis-gps导航方法 | |
EP3077847B1 (en) | System and methods for data point detection and spatial modeling | |
US11288526B2 (en) | Method of collecting road sign information using mobile mapping system | |
CN111968262A (zh) | 一种语义智能变电站巡视作业机器人导航系统及方法 | |
CN103869814A (zh) | 一种终端定位和导航方法以及可移动的终端 | |
Lee et al. | QR-code based Localization for Indoor Mobile Robot with validation using a 3D optical tracking instrument | |
EP4141474A1 (en) | System for 3d surveying by an autonomous robotic vehicle using lidar-slam and an estimated point distribution map for path planning | |
US10794697B2 (en) | Movable marking system, controlling method for movable marking apparatus, and computer readable recording medium | |
EP3799618B1 (en) | Method of navigating a vehicle and system thereof | |
Nickerson et al. | The ARK project: Autonomous mobile robots for known industrial environments | |
Nickerson et al. | An autonomous mobile robot for known industrial environments | |
CN112182122A (zh) | 一种移动机器人工作环境导航地图的获取方法及装置 | |
Stella et al. | Self-location of a mobile robot by estimation of camera parameters | |
Canh et al. | Multisensor data fusion for reliable obstacle avoidance | |
Wang et al. | Agv navigation based on apriltags2 auxiliary positioning | |
CN114217600A (zh) | 基于机器人的变电站室内保护屏柜智能巡检方法及其系统 | |
EP3637056B1 (en) | Method and system for generating navigation data for a geographical location | |
CN117475094A (zh) | 环境地图创建方法、设备及可读存储介质 | |
Andersen et al. | Visual navigation for mobile robots |
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 | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 519000 2706, No. 3000, Huandao East Road, Hengqin new area, Zhuhai, Guangdong Applicant after: Zhuhai Yiwei Semiconductor Co.,Ltd. Address before: Room 105-514, No.6 Baohua Road, Hengqin New District, Zhuhai City, Guangdong Province Applicant before: AMICRO SEMICONDUCTOR Co.,Ltd. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |