CN111737395A - 一种占据栅格地图生成方法、装置及机器人系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种占据栅格地图生成方法、装置及机器人系统，通过获取拼接形成的初始占据栅格地图，可以根据各初始栅格对应的概率，可以确定出处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格。将多个初始栅格划分为多个目标栅格，以将目标栅格作为应用于目标占据栅格地图的新的栅格，并确定目标栅格对应的概率。这样可以将整个初始占据栅格地图中的初始栅格进行合并，以使状态相同的初始栅格形成目标栅格，并将目标栅格作为目标占据栅格地图中的栅格，以创建目标占据栅格地图。这样可以使目标占据栅格地图的确定不依赖于人为经验，而是呈现自适应的特点，极大地节省了存储空间。

Description

一种占据栅格地图生成方法、装置及机器人系统

技术领域

本发明涉及地图创建技术领域，特别涉及一种占据栅格地图生成方法、装置及机器人系统。

背景技术

占据栅格地图(Occupancy grid map)作为人工智能领域(例如自动驾驶车辆、机器人等)最常用的建图方法，将地图细化为一定精度的栅格，根据激光传感器回传的环境信息，估计占据栅格地图中的每个栅格被占据的概率，为路径规划提供依据。

发明内容

本发明实施例提供一种占据栅格地图生成方法、装置及机器人系统，用以降低数据的存储空间，提升计算速度。

本发明实施例提供了一种占据栅格地图生成方法，包括：

获取拼接形成的初始占据栅格地图；其中，所述初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各所述初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各所述初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据；且所述初始占据栅格地图划分为均匀的多个初始栅格，各所述初始栅格在所述初始占据栅格地图中具有对应的概率；

根据各所述初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格；

将所述多个初始栅格划分为多个目标栅格，并根据所述目标栅格中的初始栅格对应的概率确定所述目标栅格对应的概率；其中，所述目标栅格和所述初始栅格均为正方形，且同一所述目标栅格中的初始栅格相邻且状态相同；

根据所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。

在一些示例中，所述将所述多个初始栅格划分为多个目标栅格包括：

沿从所述初始占据栅格地图的左上角至右下角的方向，依次将所述多个初始栅格划分为多个所述目标栅格。

在一些示例中，所述目标栅格的概率与所述目标栅格中的初始栅格的数量成正比，且所述目标栅格的概率位于区间[0,1]中。

在一些示例中，所述根据各所述初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格，具体包括：

根据各所述初始栅格对应的概率，确定各所述初始栅格中当前状态为占据状态的初始栅格及当前状态为空闲状态的初始栅格；

依次选取一个当前状态为占据状态的初始栅格作为中心占据初始栅格，确定所述中心占据初始栅格与距离所述中心占据初始栅格最近的占据状态的初始栅格之间长度；

在所述长度大于长度阈值时，将所述中心占据初始栅格的当前状态调整为空闲状态。

在一些示例中，所述根据所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图，具体包括：

根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据；

根据确定出的所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成所述目标占据栅格地图。

在一些示例中，所述根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据，具体包括：

根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定保留的初始局部子地图；

根据保留的各所述初始局部子地图中的激光点云数据，确定各所述初始栅格对应的初始激光点云数据；

根据各所述初始栅格对应的所述初始激光点云数据，确定各所述初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据；其中，K为不小于1的整数；

将确定出的各所述初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据，作为所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据。

在一些示例中，所述根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定保留的初始局部子地图，具体包括：

根据各所述初始局部地图的边界，确定存在重叠区域的两个初始局部地图之间的重叠面积；

将不小于重叠阈值的重叠面积对应的两个初始局部地图中的一个确定为第一目标初始局部地图，另一个确定为第二目标初始局部地图；

将所述第二目标初始局部地图中，且与所述第一目标初始局部地图对应同一位置处的初始局部子地图删除，保留其余初始局部子地图。

在一些示例中，所述将所述第二目标初始局部地图中，且与所述第一目标初始局部地图对应同一位置处的初始局部子地图删除，保留其余初始局部子地图，具体包括：

将所述第一目标初始局部地图中与目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第一目标初始局部子地图，以及将所述第二目标初始局部地图中与所述目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第二目标初始局部子地图；其中，所述目标重叠区域为所述第一目标初始局部地图和所述第二目标初始局部地图之间的重叠区域；

采用所述第一目标初始局部子地图，创建对比地图；

从所述第二目标初始局部地图中，将边界位于所述对比地图内的第二目标初始局部子地图删除，保留其余第二目标初始局部地图；

将保留的第二目标初始局部地图及第一目标初始局部地图，作为保留的所述其余初始局部子地图。

本发明实施例还提供的一种占据栅格地图生成装置，包括：

初始地图确定单元，用于获取拼接形成的初始占据栅格地图；其中，所述初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各所述初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各所述初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据；且所述初始占据栅格地图划分为均匀的多个初始栅格，各所述初始栅格在所述初始占据栅格地图中具有对应的概率；

状态确定单元，用于根据各所述初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格；

目标栅格确定单元，用于将所述多个初始栅格划分为多个目标栅格，并根据所述目标栅格中的初始栅格对应的概率确定所述目标栅格对应的概率；其中，所述目标栅格和所述初始栅格均为正方形，且同一所述目标栅格中的初始栅格相邻且状态相同；

目标地图生成单元，用于根据所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。

本发明实施例还提供的一种机器人，包括：机器人本体以及上述的占据栅格地图生成装置。

本发明实施例还提供的一种机器人系统，包括充电桩以及上述机器人。

本发明有益效果如下：

本发明实施例提供的占据栅格地图生成方法、装置及机器人系统，通过获取拼接形成的初始占据栅格地图，且初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据。根据各初始栅格对应的概率，可以确定出处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格。将多个初始栅格划分为多个目标栅格，以将目标栅格作为应用于目标占据栅格地图的新的栅格，并确定目标栅格对应的概率。这样可以将整个初始占据栅格地图中的初始栅格进行合并，以使状态相同的初始栅格形成目标栅格（至少包括一个初始栅格），并将目标栅格作为目标占据栅格地图中的栅格，以创建目标占据栅格地图。这样可以使目标占据栅格地图的确定不依赖于人为经验，而是呈现自适应的特点，极大地节省了存储空间。

附图说明

图1为本发明实施例中的一些占据栅格地图生成方法的流程图；

图2为本发明实施例中的另一些占据栅格地图生成方法的流程图；

图3为本发明实施例中的又一些占据栅格地图生成方法的流程图；

图4为本发明实施例中的又一些占据栅格地图生成方法的流程图；

图5为本发明实施例中的一些初始占据栅格地图的示意图；

图6为本发明实施例中的一些目标占据栅格地图的示意图；

图7为本发明实施例中的一些占据栅格地图生成装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。

需要注意的是，附图中各图形的尺寸和形状不反映真实比例，目的只是示意说明本发明内容。并且自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。

一般，采用激光即时定位与地图构建(Simultaneous Localization AndMapping，SLAM)方式创建的地图为占据栅格地图。占据栅格地图是一个二态的地图，即每个栅格只有两种状态：被占据(occupied)状态或者自由 (free)状态。在实际应用中，占据栅格地图的更新，主要是根据激光雷达反馈的激光点云数据来确定占据栅格地图中各栅格中是否包含障碍物，在包含障碍物时将该栅格的状态设置为被占据状态，在不包含障碍物时将该栅格的状态设置为自由状态。

然而，随着环境的增大，占据栅格地图的存储也在增大，使用同一分辨率的栅格来构建大尺度地图，会导致内存占用过大的问题。并且，激光会扫描到很多重复的数据，重复数据也同样会带来内存消耗过大的问题。

有鉴于此，本发明实施例提供了一种占据栅格地图生成方法，如图1所示，可以包括如下步骤：

S110、获取拼接形成的初始占据栅格地图；其中，初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据；且初始占据栅格地图划分为均匀的多个初始栅格，各初始栅格在初始占据栅格地图中具有对应的概率；

S120、根据各初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格；

S130、将多个初始栅格划分为多个目标栅格，并根据目标栅格中的初始栅格对应的概率确定目标栅格对应的概率；其中，目标栅格和初始栅格均为正方形，且同一目标栅格中的初始栅格相邻且状态相同；

S140、根据目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。

本发明实施例提供的上述占据栅格地图生成方法，通过获取拼接形成的初始占据栅格地图，且初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据。根据各初始栅格对应的概率，可以确定出处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格。将多个初始栅格划分为多个目标栅格，以将目标栅格作为应用于目标占据栅格地图的新的栅格，并确定目标栅格对应的概率。这样可以将整个初始占据栅格地图中的初始栅格进行合并，以使状态相同的初始栅格形成目标栅格（至少包括一个初始栅格），并将目标栅格作为目标占据栅格地图中的栅格，以创建目标占据栅格地图。这样可以使目标占据栅格地图的确定不依赖于人为经验，而是呈现自适应的特点，极大地节省了存储空间。

在一些示例中，步骤S110中的初始占据栅格地图可以SLAM方式进行创建。例如，假设本发明中的初始占据栅格地图由N次建图得到的初始局部地图拼接而成，则对于每次建图得到的初始局部地图，该初始局部地图又是由m个初始局部子地图（submap）组成，其中，初始局部子地图（submap）是由固定数量q的Node（Node为激光扫描一帧的激光点云数据）组成（本文采取的q为100）。在实际应用中，submap和Node的ID都是随着时间的增长逐渐增大的。为保证submap之间位姿的稳定，一般会采用相邻的两个submap之间包含一定数量的Node。例如，SubmapId为0的submap由NodeId为0-99的Node组成，SubmapId为1的submap由NodeId为50-149的Node组成。

并且，初始占据栅格地图可以划分为均匀的多个初始栅格，各初始栅格在初始占据栅格地图中具有对应的概率。示例性地，各初始栅格的形状和大小相同，例如初始栅格为正方形。

在一些示例中，将上述多个初始栅格划分为多个目标栅格，可以包括：沿从初始占据栅格地图的左上角至右下角的方向，依次划分正方形的目标栅格，从而依次将多个初始栅格划分为多个目标栅格。当然，在实际应用中，也可以根据其他方式将多个初始栅格划分为多个目标栅格，在此不作限定。

在一些示例中，步骤S120：所述根据各所述初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格，如图2所示，具体可以包括如下步骤：

S121、根据各初始栅格对应的概率，确定各初始栅格中当前状态为占据状态的初始栅格及当前状态为空闲状态的初始栅格；

S122、依次选取一个当前状态为占据状态的初始栅格作为中心占据初始栅格，确定中心占据初始栅格与距离中心占据初始栅格最近的占据状态的初始栅格之间长度；

S123、在长度大于长度阈值时，将中心占据初始栅格的当前状态调整为空闲状态。

示例性地，基于上述实施例可以将初始栅格的状态进行更新，以根据更新后的初始栅格的占据状态或空闲状态进行创建新的目标占据栅格地图。

在一些示例中，步骤S140：根据目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图，如图3所示，具体可以包括如下步骤：

S141、根据各初始局部地图之间的重叠关系，确定目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据；

S142、根据确定出的目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。

示例性地，由于部分初始局部地图之间可能会存在重叠区域，从而导致了数据的重复存储，进而导致占用过多内存。本发明实施例通过根据各初始局部地图之间的重叠关系，确定目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据。这样可以将重复的激光点云数据删除，保留下其余不重复的初始局部子地图中的激光点云数据。再根据确定出的目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。从而可以降低目标占据栅格地图的占用内存。

在一些示例中，步骤S141：所述根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据，如图4所示，具体可以包括如下步骤：

S1411、根据各初始局部地图之间的重叠关系，确定保留的初始局部子地图；

S1412、根据保留的各初始局部子地图中的激光点云数据，确定各初始栅格对应的初始激光点云数据；

S1413、根据各初始栅格对应的初始激光点云数据，确定各初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据；其中，K为不小于1的整数；

S1414、将确定出的各初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据，作为目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据。

示例性地，由于初始局部地图中的初始局部子地图会存在重叠部分，导致占用内存过大。从而可以根据各初始局部地图之间的重叠关系，确定保留的初始局部子地图。之后，再根据保留的各初始局部子地图中的激光点云数据，确定出各初始栅格对应的初始激光点云数据，可以降低各初始栅格对应的初始激光点云数据的计算量和内存。再根据各初始栅格对应的初始激光点云数据，确定各初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据，并将确定出的各初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据，作为目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据，应用于生成目标占据栅格地图。即根据删减后的激光点云数据，创建新的目标占据栅格地图，从而可以降低创建该目标占据栅格地图的计算量，以及将目标占据栅格地图占用的内存。

在一些示例中，根据各初始局部地图之间的重叠关系，确定保留的初始局部子地图，具体可以包括如下步骤：

根据各初始局部地图的边界，确定存在重叠区域的两个初始局部地图之间的重叠面积；

将不小于重叠阈值的重叠面积对应的两个初始局部地图中的一个确定为第一目标初始局部地图，另一个确定为第二目标初始局部地图；

将第二目标初始局部地图中，且与第一目标初始局部地图对应同一位置处的初始局部子地图删除，保留其余初始局部子地图。

在一些示例中，将第二目标初始局部地图中，且与第一目标初始局部地图对应同一位置处的初始局部子地图删除，保留其余初始局部子地图，具体包括：

将第一目标初始局部地图中与目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第一目标初始局部子地图，以及将第二目标初始局部地图中与目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第二目标初始局部子地图；其中，目标重叠区域为第一目标初始局部地图和第二目标初始局部地图之间的重叠区域；

采用第一目标初始局部子地图，创建对比地图；

从第二目标初始局部地图中，将边界位于对比地图内的第二目标初始局部子地图删除，保留其余第二目标初始局部地图；

将保留的第二目标初始局部地图及第一目标初始局部地图，作为保留的其余初始局部子地图。

示例性地，基于上述实施例可以将重复的初始局部子地图找到，并将重复的初始局部子地图的激光点云数据删除，以降低内存。

下面结合具体实施例，对本发明进行详细说明。需要说明的是，本实施例中是为了更好的解释本发明，但不限制本发明。

本发明实施例提供的占据栅格地图生成方法，可以包括如下步骤：

（1）采用SLAM方式拼接形成的初始占据栅格地图。其中，采用SLAM方式拼接形成初始占据栅格地图的过程可以与现有技术中的基本相同，在此不作赘述。

（2）根据各初始局部地图的边界，确定存在重叠区域的两个初始局部地图之间的重叠面积。

由初始占据栅格地图可知，如图5所示，初始占据栅格地图100为正方形。各初始局部地图（如110、120、130、140、150、160）也为正方形。因此任意两个初始局部地图之间可能存在重叠区域，则可能存在重叠的submap和Node。例如，初始局部地图110与120之间存在重叠区域CB1，初始局部地图110与130之间存在重叠区域CB2，其余同理，在此不作赘述。

（3）将不小于重叠阈值的重叠面积对应的两个初始局部地图中的一个确定为第一目标初始局部地图，另一个确定为第二目标初始局部地图。

示例性地，以初始局部地图110与120为例，革根据初始局部地图110与120的边界，计算出重叠区域CB1的重叠面积。若重叠区域CB1的重叠面积小于重叠阈值，则说明初始局部地图110与120存在的重复数据较少，则可以忽略。

若重叠区域CB1的重叠面积不小于重叠阈值，则说明初始局部地图110与120存在大量的重复数据。则可以将初始局部地图110确定为第一目标初始局部地图，将初始局部地图120确定为第二目标初始局部地图。或者，将初始局部地图110确定为第二目标初始局部地图，将初始局部地图120确定为第一目标初始局部地图，在此不作限定。下面以将初始局部地图110确定为第一目标初始局部地图，将初始局部地图120确定为第二目标初始局部地图为例进行说明。

需要说明的是，重叠阈值可以根据实际应用的需求进行设计确定，在此不作限定。

（4）将第一目标初始局部地图中与目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第一目标初始局部子地图，以及将第二目标初始局部地图中与目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第二目标初始局部子地图；其中，目标重叠区域为第一目标初始局部地图和第二目标初始局部地图之间的重叠区域。

示例性地，重叠区域CB1即为目标重叠区域。则将第一目标初始局部地图（即初始局部地图110）中与目标重叠区域（即重叠区域CB1）重叠的初始局部子地图，确定为第一目标初始局部子地图。这样可以将第一目标初始局部地图中与重叠区域CB1存在重叠区域的初始局部子地图找出来。

并且，将第二目标初始局部地图（即初始局部地图120）中与目标重叠区域（即重叠区域CB1）重叠的初始局部子地图，确定为第二目标初始局部子地图。这样可以将第二目标初始局部地图中与重叠区域CB1存在重叠区域的初始局部子地图找出来。

（5）采用第一目标初始局部子地图，创建对比地图。

示例性地，新构建一个空的空白地图（即空白map），逐个将第一目标初始局部子地图中的初始栅格的概率赋值到空白map中相应的初始栅格中，以使第一目标初始局部子地图形成一个地图区域。

（6）从第二目标初始局部地图中，将边界位于对比地图内的第二目标初始局部子地图删除，保留其余第二目标初始局部地图。

示例性地，逐个将第二目标初始局部子地图中的初始栅格的概率赋值到空白map中相应的初始栅格中，如果在赋值过程中某个第二目标初始局部子地图的初始栅格所对应的map中的初始栅格的概率被第一目标初始局部子地图赋值过，则认定该第二目标初始局部子地图及其所包含的Node为重复数据，可被删除。其余为保留的数据。

（7）将保留的第二目标初始局部地图及第一目标初始局部地图，作为保留的其余初始局部子地图。

示例性地，将所有的第一目标初始局部地图和保留的第二目标初始局部地图，作为保留的初始局部子地图，应用于后续的过程中。

（8）根据保留的各初始局部子地图中的激光点云数据，确定各初始栅格对应的初始激光点云数据（即各初始栅格对应的Node）。

在初始占据栅格地图上，遍历每个初始栅格，寻找该初始栅格被多少个Node观测过，例如，对于第i个初始栅格，通过查找，找到第i个初始栅格被f个Node观测过。这f个Node例如包括：第一个初始局部地图的NodeId分别为1、3的两个Node，第三个初始局部地图的NodeId分别为0、2、4、7的四个Node，第Q个初始局部地图的NodeId分别为a、b、c的Node。则第i个初始栅格对应的所有观测的Node，按照时间从最新到最老的顺序排序，可以表示为：{V^Q _c，V^Q _b，V^Q _a，……V³ ₇，V³ ₄，V³ ₂，V³ ₀，V¹ ₃，V¹ ₁}。其中，V^Q _c表示第i个初始栅格被第Q个初始局部地图的NodeId为c的Node观测过。V^Q _b表示第i个初始栅格被第Q个初始局部地图的NodeId为b的Node观测过。V^Q _a表示第i个初始栅格被第Q个初始局部地图的NodeId为a的Node观测过。V³ ₇表示第i个初始栅格被第3个初始局部地图的NodeId为7的Node观测过。V³ ₄表示第i个初始栅格被第3个初始局部地图的NodeId为4的Node观测过。V³ ₂表示第i个初始栅格被第3个初始局部地图的NodeId为2的Node观测过。V³ ₀表示第i个初始栅格被第3个初始局部地图的NodeId为0的Node观测过。V¹ ₃表示第i个初始栅格被第1个初始局部地图的NodeId为3的Node观测过。V¹ ₁表示第i个初始栅格被第1个初始局部地图的NodeId为1的Node观测过。

因此，第i个初始栅格对应的Node，即为观测过第i个初始栅格的f个Node。

（9）根据各初始栅格对应的初始激光点云数据，确定各初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据。其中，K为不小于1的整数。示例性地，可以使K=1，或者，K=2、或者K=3等，在此不作限定。本发明中以K=1为例。则可以确定出各初始栅格最新扫描的1个目标激光点云数据。例如，对于第i个初始栅格，则确定出的目标激光点云数据为V^Q _c。其余同理，在此不作赘述。

（10）根据各初始栅格在初始占据栅格地图中对应的概率，确定各初始栅格中当前状态为占据状态的初始栅格及当前状态为空闲状态的初始栅格。

示例性地，由于初始栅格的概率可以表示该初始栅格的当前状态为占据状态还是空闲状态，因此可以根据各初始栅格在初始占据栅格地图中对应的概率，确定出哪些初始栅格的当前状态为占据状态，哪些初始栅格的当前状态为空闲状态。

（11）依次选取一个当前状态为占据状态的初始栅格作为中心占据初始栅格，确定中心占据初始栅格与距离中心占据初始栅格最近的占据状态的初始栅格之间长度。

示例性地，遍历每个当前状态为占据状态的初始栅格，以一个当前状态为占据状态的初始栅格为中心占据初始栅格为例，确定与中心占据初始栅格距离最近的当前状态为占据状态的初始栅格，计算两者之间的长度。

（12）在长度大于长度阈值时，将中心占据初始栅格的当前状态调整为空闲状态。

示例性地，如果长度大于长度阈值时，则可以将中心占据初始栅格判定为离群噪点，则将该中心占据初始栅格的当前状态调整为空闲状态。

需要说明的是，可以将长度阈值设置为10。当然，在实际应用中，长度阈值的具体数值可以根据实际应用的需求进行设计确定，在此不作限定。

（13）沿从初始占据栅格地图的左上角至右下角的方向，依次将多个初始栅格划分为多个目标栅格，并根据目标栅格中的初始栅格对应的概率确定目标栅格对应的概率；其中，目标栅格和初始栅格均为正方形，且同一目标栅格中的初始栅格相邻且状态相同。

示例性地，根据从初始占据栅格地图的左上角至右下角的方向的选择路径，依次将各初始栅格划分为多个目标栅格。例如图6所示，划分出了21个目标栅格1~21。其中，目标栅格1至目标栅格21是依次划分得到的。例如，图6中初始栅格采用虚线框，目标栅格1~21采用实线框。目标栅格1可以包括4*4的空闲状态的初始栅格，目标栅格2可以包括3*3的空闲状态的初始栅格，目标栅格3可以包括3*3的空闲状态的初始栅格，目标栅格4可以包括1*1的占据状态的初始栅格，目标栅格5可以包括1*1的占据状态的初始栅格，目标栅格6可以包括4*4的空闲状态的初始栅格，目标栅格7可以包括3*3的空闲状态的初始栅格，目标栅格12可以包括2*2的占据状态的初始栅格。其余同理，在此不作赘述。

其中，选择路径必须是从初始占据栅格地图的左上角到右下角，且选择路径的线段与初始占据栅格地图的右边界的角度为45度。在实际应用中，如果选择路径的线段向右下角移动一个初始栅格，则该选择路径线段所在的正方形所有的初始栅格的当前状态要一致，若不一致，则认为该选择路径到达终点。若选择路径线段所在的正方形超出初始占据栅格地图的边界，则认为选择路径到达终点。

这样可以将目标栅格作为新的栅格，应用于目标占据栅格地图中。也就是说，该方法将整个初始占据栅格地图中的初始栅格进行合并，以使状态相同的初始栅格形成目标栅格（至少包括一个初始栅格），并将目标栅格作为目标占据栅格地图中的栅格，以创建目标占据栅格地图。这样可以使目标占据栅格地图的确定不依赖于人为经验，而是呈现自适应的特点，极大地节省了存储空间。

（14）根据目标栅格中的初始栅格对应的目标激光点云数据，以及目标栅格对应的概率，创建目标占据栅格地图。示例性地，目标栅格的概率与目标栅格中的初始栅格的数量成正比，且目标栅格的概率位于区间[0,1]中。例如，目标栅格中的初始栅格的状态若均为空闲状态，则目标栅格的概率可以为0,。若目标栅格中的初始栅格的状态若均为占据状态，则目标栅格的概率可以为这些初始栅格的概率之和，且这些初始栅格的概率之和大于0且不大于1。

示例性地，可以采用SLAM方式，将目标栅格中的初始栅格对应的目标激光点云数据，重新插入占据栅格地图中，并在目标栅格中赋值对应的概率，从而实现创建目标占据栅格地图。

需要说明的是，步骤（2）~（9）与步骤（10）~（13）之间的先后顺序不作限定。例如，可以使步骤（2）~（9）位于步骤（10）~（13）之前，或者，也可以使步骤（10）~（13）位于步骤（2）~（9）之前。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种占据栅格地图生成装置，如图7所示，包括：

初始地图确定单元710，用于获取拼接形成的初始占据栅格地图；其中，初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据；且初始占据栅格地图划分为均匀的多个初始栅格，各初始栅格在初始占据栅格地图中具有对应的概率；

状态确定单元720，用于根据各初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格；

目标栅格确定单元730，用于将多个初始栅格划分为多个目标栅格，并根据目标栅格中的初始栅格对应的概率确定目标栅格对应的概率；其中，目标栅格和初始栅格均为正方形，且同一目标栅格中的初始栅格相邻且状态相同；

目标地图生成单元740，用于根据目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。

需要说明的是，该占据栅格地图生成装置的工作原理和具体实施方式与上述实施例占据栅格地图生成方法的原理和实施方式相同，因此，该占据栅格地图生成装置的工作过程可参见上述实施例中占据栅格地图生成方法的具体实施方式进行实施，在此不再赘述。

在具体实施时，本发明中的占据栅格地图生成装置，可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。在实际应用中，占据栅格地图生成装置具体采用哪种形式可以根据实际应用的需求进行设计确定，在此不作限定。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种机器人，包括机器人主体以及本发明实施例提供的上述占据栅格地图生成装置。其中，机器人主体上具有多种传感器（例如，激光传感器、红外传感器等）。进一步地，机器人主体可以为物流机器人、扫地机器人等，在此不作限定。

该机器人解决问题的原理与前述占据栅格地图生成装置相似，因此机器人的实施可以参见前述占据栅格地图生成装置的实施，重复之处在此不再赘述。对于该机器人的其它必不可少的组成部分均为本领域的普通技术人员应该理解具有的，在此不做赘述，也不应作为对本发明的限制。

在具体实施时，占据栅格地图生成装置和机器人主体可以使集成在一体的。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种机器人系统，包括充电桩以及上述机器人。该机器人系统解决问题的原理与前述机器人相似，因此机器人系统的实施可以参见前述机器人的实施，重复之处在此不再赘述。对于该机器人系统的其它必不可少的组成部分均为本领域的普通技术人员应该理解具有的，在此不做赘述，也不应作为对本发明的限制。

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 (11)

1.一种占据栅格地图生成方法，其特征在于，包括：

获取拼接形成的初始占据栅格地图；其中，所述初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各所述初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各所述初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据；且所述初始占据栅格地图划分为均匀的多个初始栅格，各所述初始栅格在所述初始占据栅格地图中具有对应的概率；

根据各所述初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格；

将所述多个初始栅格划分为多个目标栅格，并根据所述目标栅格中的初始栅格对应的概率确定所述目标栅格对应的概率；其中，所述目标栅格和所述初始栅格均为正方形，且同一所述目标栅格中的初始栅格相邻且状态相同；

根据所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。

2.如权利要求1所述的占据栅格地图生成方法，其特征在于，所述将所述多个初始栅格划分为多个目标栅格包括：

沿从所述初始占据栅格地图的左上角至右下角的方向，依次将所述多个初始栅格划分为多个所述目标栅格。

3.如权利要求2所述的占据栅格地图生成方法，其特征在于，所述目标栅格的概率与所述目标栅格中的初始栅格的数量成正比，且所述目标栅格的概率位于区间[0,1]中。

4.如权利要求1-3任一项所述的占据栅格地图生成方法，其特征在于，所述根据各所述初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格，具体包括：

根据各所述初始栅格对应的概率，确定各所述初始栅格中当前状态为占据状态的初始栅格及当前状态为空闲状态的初始栅格；

依次选取一个当前状态为占据状态的初始栅格作为中心占据初始栅格，确定所述中心占据初始栅格与距离所述中心占据初始栅格最近的占据状态的初始栅格之间长度；

在所述长度大于长度阈值时，将所述中心占据初始栅格的当前状态调整为空闲状态。

5.如权利要求1-3任一项所述的占据栅格地图生成方法，其特征在于，所述根据所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图，具体包括：

根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据；

根据确定出的所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成所述目标占据栅格地图。

6.如权利要求5所述的占据栅格地图生成方法，其特征在于，所述根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据，具体包括：

根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定保留的初始局部子地图；

根据保留的各所述初始局部子地图中的激光点云数据，确定各所述初始栅格对应的初始激光点云数据；

根据各所述初始栅格对应的所述初始激光点云数据，确定各所述初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据；其中，K为不小于1的整数；

将确定出的各所述初始栅格最新扫描的K个目标激光点云数据，作为所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据。

7.如权利要求6所述的占据栅格地图生成方法，其特征在于，所述根据各所述初始局部地图之间的重叠关系，确定保留的初始局部子地图，具体包括：

根据各所述初始局部地图的边界，确定存在重叠区域的两个初始局部地图之间的重叠面积；

将不小于重叠阈值的重叠面积对应的两个初始局部地图中的一个确定为第一目标初始局部地图，另一个确定为第二目标初始局部地图；

将所述第二目标初始局部地图中，且与所述第一目标初始局部地图对应同一位置处的初始局部子地图删除，保留其余初始局部子地图。

8.如权利要求7所述的占据栅格地图生成方法，其特征在于，所述将所述第二目标初始局部地图中，且与所述第一目标初始局部地图对应同一位置处的初始局部子地图删除，保留其余初始局部子地图，具体包括：

将所述第一目标初始局部地图中与目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第一目标初始局部子地图，以及将所述第二目标初始局部地图中与所述目标重叠区域重叠的初始局部子地图，确定为第二目标初始局部子地图；其中，所述目标重叠区域为所述第一目标初始局部地图和所述第二目标初始局部地图之间的重叠区域；

采用所述第一目标初始局部子地图，创建对比地图；

从所述第二目标初始局部地图中，将边界位于所述对比地图内的第二目标初始局部子地图删除，保留其余第二目标初始局部地图；

将保留的第二目标初始局部地图及第一目标初始局部地图，作为保留的所述其余初始局部子地图。

9.一种占据栅格地图生成装置，其特征在于，包括：

初始地图确定单元，用于获取拼接形成的初始占据栅格地图；其中，所述初始占据栅格地图由多个初始局部地图拼接形成，各所述初始局部地图包括连续的多个初始局部子地图，各所述初始局部子地图包括连续的多帧激光点云数据；且所述初始占据栅格地图划分为均匀的多个初始栅格，各所述初始栅格在所述初始占据栅格地图中具有对应的概率；

状态确定单元，用于根据各所述初始栅格对应的概率，确定处于占据状态的初始栅格和处于空闲状态的初始栅格；

目标栅格确定单元，用于将所述多个初始栅格划分为多个目标栅格，并根据所述目标栅格中的初始栅格对应的概率确定所述目标栅格对应的概率；其中，所述目标栅格和所述初始栅格均为正方形，且同一所述目标栅格中的初始栅格相邻且状态相同；

目标地图生成单元，用于根据所述目标栅格中的初始栅格对应的激光点云数据以及所述目标栅格对应的概率，生成目标占据栅格地图。

10.一种机器人，其特征在于，包括：机器人本体以及如权利要求9所述的占据栅格地图生成装置。

11.一种机器人系统，其特征在于，包括充电桩以及如权利要求10所述的机器人。

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