CN112213738B - 无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。通过上述方式，根据反光板对无人搬运车所处场地进行地图构建，根据环境感测数据对地图进行修正，减少因反光板导航采集地图数据导致的误差，得到更准确的地图数据，解决反光板构建地图结果不准确的问题。

Description

无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及无人搬运车技术领域，尤其涉及一种无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
移动机器人实现实时定位的先决条件是建立地图。现有技术中建立地图的方式精度较差，无法适应移动机器人精密操作的要求；现有的激光雷达探测环境中的反光板建立路标地图，整个建图过程以接力的形式进行，逐步将所有的反光板纳入到地图之中，直接利用已知反光板计算未知反光板在地图中的位置，建图过程中的误差会累积向后传播，在反光板数目较多时地图构建结果不准确。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中反光板构建地图结果不准确的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种无人搬运车地图构建方法，所述方法包括以下步骤：
在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；
在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；
获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可选地，所述在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图，包括：
在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，获取目标反光板反射的激光束对应的激光信息，根据所述激光信息确定所述目标反光板对应的相对坐标位置；
根据安装在所述目标无人搬运车上的里程计确定所述目标无人搬运车的当前行驶距离；
根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据；
根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图。
可选地，所述根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据之前，所述方法还包括：
获取所述目标无人搬运车的当前位姿；
获取安装在所述目标无人搬运车上的陀螺仪确定当前旋转角度；
根据所述当前位姿和所述当前旋转角度对所述相对坐标位置进行调整，得到调整后的相对坐标位置；
所述根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据，包括：
根据所述调整后的相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据。
可选地，所述获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图，包括：
获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据中的激光雷达数据，将所述激光雷达数据与所述初始地图进行对比分析；
在所述激光雷达数据与所述初始地图对应的数据存在差异时，将差异点数据记录为疑似障碍物；
根据预设检测策略对所述疑似障碍物进行检测，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，获取所述障碍物对应的坐标信息；
根据所述坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可选地，所述根据预设检测策略对所述疑似障碍物进行检测，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，获取所述障碍物对应的坐标信息，包括：
根据所述初始地图对当前无人搬运车进行路径规划，得到所述当前无人搬运车对应的规划路径；
在所述当前无人搬运车通过所述规划路径行驶过程中，获取当前激光雷达数据；
对所述当前激光雷达数据进行分析，在所述当前激光雷达数据中检测到所述疑似障碍物时，将所述疑似障碍物确认为障碍物；
对所述激光雷达数据和所述当前激光雷达数据进行数据融合，得到激光雷达融合数据；
根据所述激光雷达融合数据得到所述障碍物对应的坐标信息。
可选地，所述获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图，包括：
在测试无人搬运车在所述目标无人搬运车所在场地中进行自主导航行驶时，获取当前视觉数据；
对所述当前视觉数据进行分析，根据分析结果对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可选地，所述对所述当前视觉数据进行分析，根据分析结果对所述初始地图进行修正，得到目标地图，包括：
对所述当前视觉数据进行分析，在所述当前视觉数据与所述目标地图对应的数据存在差异时，向所述测试无人搬运车发送连续检测指令，以控制所述测试无人搬运车对当前环境进行连续检测，得到连续检测结果；
在所述连续检测结果均存在差异时，对采集到的多帧视觉数据进行融合分析，得到目标环境对应的坐标信息，根据所述目标环境对应的坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种无人搬运车地图构建装置，所述无人搬运车地图构建装置包括：
定位模块，用于在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；
构建模块，用于在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；
修正模块，用于获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种无人搬运车地图构建设备，所述无人搬运车地图构建设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的无人搬运车地图构建程序，所述无人搬运车地图构建程序配置为实现如上文所述的无人搬运车地图构建方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有无人搬运车地图构建程序，所述无人搬运车地图构建程序被处理器执行时实现如上文所述的无人搬运车地图构建方法的步骤。
本发明通过在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。通过上述方式，根据反光板对无人搬运车所处场地进行地图构建，根据环境感测数据对地图进行修正，减少因反光板导航采集地图数据导致的误差，得到更准确的地图数据，解决反光板构建地图结果不准确的问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的无人搬运车地图构建设备的结构示意图；
图2为本发明无人搬运车地图构建方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明无人搬运车地图构建方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明无人搬运车地图构建方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明无人搬运车地图构建方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明无人搬运车地图构建装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的无人搬运车地图构建设备结构示意图。
如图1所示，该无人搬运车地图构建设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对无人搬运车地图构建设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及无人搬运车地图构建程序。
在图1所示的无人搬运车地图构建设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明无人搬运车地图构建设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在无人搬运车地图构建设备中，所述无人搬运车地图构建设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的无人搬运车地图构建程序，并执行本发明实施例提供的无人搬运车地图构建方法。
本发明实施例提供了一种无人搬运车地图构建方法，参照图2，图2为本发明一种无人搬运车地图构建方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述无人搬运车地图构建方法包括以下步骤：
步骤S10：在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点。
可以理解的是，本实施例的执行主体为无人搬运车地图构建设备，所述无人搬运车地图构建设备可以是电脑以及服务器等设备，也可以是其他具有相同功能的设备，本实施例对此不加以限制。
需要说明的是，目标无人搬运车指的是用于根据反光板在场地中行驶的无人搬运车，在场地设置一台目标无人搬运车进行地图数据收集。在构建地图时，提前在场地布置反光板，需要将安装在目标无人搬运车上的激光雷达水平放置，场地内的反光板垂直于地面张贴，将激光雷达的扫描线与反光板的中点进行标定对齐。在本实施例中，预设数量可以为1个，也可以为3个。根据定位装置或者里程计对目标无人搬运车的在行驶过程中的位置进行记录，在检测到预设数量的反光板时，将对应的当前位置记录为目标地图的坐标原点。
步骤S20：在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图。
可以理解的是，根据反光板进行导航可以根据三边定位测量方法，在测量到三个反光板位置时，以其中一边作为运行方向，根据测量到的新的反光板进行方向调整，以进行自主导航。目标无人搬运车在场地区域内自主导航运行，当激光雷达扫描到物体时，激光雷达将反射回来的激光转换为电信号，无人搬运车地图构建设备对电信号进行处理，将扫描到的物体轮廓用黑色线条表示在初始地图中，直到目标无人搬运车在场地区域内自主运行一遍后，根据采集到目标反光板时的位置和与反光板对应的相对距离及角度获得目标反光板对应的坐标，根据坐标和坐标原点构建初始地图，将此初始地图进行保存，工作人员可以对初始地图进行限定，人工屏蔽有条件开放的区域或者非安全区域，得到一个有效地图，并将此有效地图作为调整后的初始地图保存下来。
步骤S30：获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可以理解的是，环境感测数据通过安装在无人搬运车上的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、陀螺仪以及加速度计等传感器获取，用于感知周围环境信息和车辆状态信息。可以在目标无人搬运车自主导航运行的过程中，打开环境感测数据对周围环境信息进行采集，也可以设置另外一台无人搬运车，在通过目标无人搬运车获取到初始地图之后，从坐标原点根据反光板进行自主导航，以通过环境感测传感器获取周围环境数据，本实施例对此不加以限制。根据环境感测数据对初始地图进行修正，得到更准确的目标地图。
本实施例通过在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。通过上述方式，根据反光板对无人搬运车所处场地进行地图构建，根据环境感测数据对地图进行修正，减少因反光板导航采集地图数据导致的误差，得到更准确的地图数据，解决反光板构建地图结果不准确的问题。
参考图3，图3为本发明一种无人搬运车地图构建方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例无人搬运车地图构建方法在所述步骤S20，包括：
步骤S201：在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，获取目标反光板反射的激光束对应的激光信息，根据所述激光信息确定所述目标反光板对应的相对坐标位置。
可以理解的是，在目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，根据三个反光板进行位姿确认以及得到反光板反射回来的激光信息，根据激光信息确定反光板与目标无人搬运车之间的距离和角度，以确定反光板对应的相对坐标位置，对目标无人搬运车当前位置进行确认，可以获得反光板在初始地图中对应的坐标位置数据，根据其中一个方向进行行驶时，在检测到新的当前反光板时，确定当前反光板对应的相对坐标位置，目标反光板指的是未确定坐标位置的反光板。
步骤S202：根据安装在所述目标无人搬运车上的里程计确定所述目标无人搬运车的当前行驶距离。
可以理解的是，根据安装在目标无人搬运车上的里程计可以获得目标无人搬运车在初始地图中的当前坐标位置。
步骤S203：根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据。
可以理解的是，根据行驶距离确定目标无人搬运车的当前坐标位置，根据相对坐标位置和目标无人搬运车的当前坐标位置确定目标反光板对应的坐标数据。
具体地，为了避免反光板位姿确认出现误差，导致之后对其他未知反光板位置的定位出现误差，步骤S203之前，所述方法还包括：获取所述目标无人搬运车的当前位姿；获取安装在所述目标无人搬运车上的陀螺仪确定当前旋转角度；根据所述当前位姿和所述当前旋转角度对所述相对坐标位置进行调整，得到调整后的相对坐标位置；步骤S203可以包括：根据所述调整后的相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据。
可以理解的是，根据安装在目标无人搬运车上的陀螺仪对目标无人搬运车的当前旋转角度进行确认，对三个反光板确定的目标无人搬运车的当前位姿进行修正，得到目标无人搬运车与目标反光板之间更准确的相对坐标位置。陀螺仪可以根据初始地图的构建方向进行标定，也可以根据坐标原点处检测到的反光板进行标定。
步骤S204：根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图。
可以理解的是，根据坐标原点和反光板对应的坐标数据以及激光雷达采集到的场景数据进行初始地图构建，将激光雷达扫描到的物体轮廓用黑色线条表示在初始地图中。
本实施例通过里程计和反光板确定无人搬运车的位置，根据反光板反射的数据进行反光板位置确定，以实现初始地图的构建，根据里程计可以更准确地对无人搬运车的位置进行定位，实现实景与地图之间的转换，避免因反光板定位导致新的反光板位置数据出现误差，得到更准确的地图数据，解决反光板构建地图结果不准确的问题。
参考图4，图4为本发明一种无人搬运车地图构建方法第三实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例无人搬运车地图构建方法在所述步骤S30，包括：
步骤S301：获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据中的激光雷达数据，将所述激光雷达数据与所述初始地图进行对比分析。
可以理解的是，获取目标无人搬运车所在场地的环境感测数据中的激光雷达数据的过程可以包括目标无人搬运车获取到初始地图之后，再次进入场地进行激光雷达数据获取，也可以通过其他搬运车在场地以不同的起始点点进行自主导航以获取激光雷达数据，根据不同的激光雷达数据与初始地图的相对坐标进行对比分析。
步骤S302：在所述激光雷达数据与所述初始地图对应的数据存在差异时，将差异点数据记录为疑似障碍物。
可以理解的是，向无人搬运车设置不同的起始点以及不同的终点，或者设置不同的行驶路线，采集到的激光雷达数据可能存在差异，根据初始地图进行定标后，可能采集到的周围环境的坐标与初始地图不同，也可能采集到初始地图中没有收集到的数据。当存在差异时，将差异点数据记录为疑似障碍物，以方便后续对疑似障碍物进行确认。
步骤S303：根据预设检测策略对所述疑似障碍物进行检测，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，获取所述障碍物对应的坐标信息。
可以理解的是，对疑似障碍物进行确认，在检测到所述疑似障碍物不为障碍物时，将疑似障碍物相关信息删除，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，根据激光雷达数据确认障碍物对应的坐标信息。
具体地，为了对地图进行修正，提高初始地图的准确度，步骤S203包括：根据所述初始地图对当前无人搬运车进行路径规划，得到所述当前无人搬运车对应的规划路径；在所述当前无人搬运车通过所述规划路径行驶过程中，获取当前激光雷达数据；对所述当前激光雷达数据进行分析，在所述当前激光雷达数据中检测到所述疑似障碍物时，将所述疑似障碍物确认为障碍物；对所述激光雷达数据和所述当前激光雷达数据进行数据融合，得到激光雷达融合数据；根据所述激光雷达融合数据得到所述障碍物对应的坐标信息。
可以理解的是，由于初始地图中不存在疑似障碍物或者存在差异，需要再一次对场地进行数据采集，当前无人搬运车仅用于与目标无人搬运车进行区分，可以为同一辆无人搬运车，本实施例对此不加以限制，考虑到路线对数据采集的影响，根据初始地图对当前无人搬运车进行路径规划，与自主导航的路线进行区分，可以根据疑似障碍物的位置，使规划路径途径疑似障碍物，当前无人搬运车采集到当前激光雷达数据时，如果没有检测到疑似障碍物，将疑似障碍物相关信息删除，在检测到疑似障碍物时，对所述激光雷达数据和所述当前激光雷达数据进行数据融合，得到激光雷达融合数据，以得到更准确的疑似障碍物对应的坐标信息。
步骤S304：根据所述坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可以理解的是，在疑似障碍物是初始地图中一环境信息存在偏差时，根据坐标信息对该环境信息进行调整。在疑似障碍物为初始地图中原本不存在的地图数据时，将坐标信息添加进初始地图，得到目标地图。
本实施例根据激光雷达数据对初始地图进行修正，将不同的激光雷达数据与初始地图进行对比分析，减少因反光板导航采集地图数据导致的误差，得到更准确的地图数据，解决反光板构建地图结果不准确的问题。
参考图5，图5为本发明一种无人搬运车地图构建方法第四实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例无人搬运车地图构建方法在所述步骤S30，包括：
步骤S305：在测试无人搬运车在所述目标无人搬运车所在场地中进行自主导航行驶时，获取当前视觉数据。
可以理解的是，测试无人搬运车用于与目标无人搬运车以及当前无人搬运车进行区分，可以为同一辆无人搬运车，入场时间和目的不同。通过安装在无人搬运车上的摄像头获取。可以根据反光板进行自主导航，也可以根据自主导航系统进行导航，本实施例对此不加以限制。
步骤S306：对所述当前视觉数据进行分析，根据分析结果对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可以理解的是，根据视觉数据确定测试无人搬运车所处坐标位置对应的前方视觉数据，根据初始地图进行确认测试无人搬运车对应的前方环境物，根据视觉数据确定前方是否存在环境物，在存在环境物初始地图中不存在该环境物时，可以即时向测试无人搬运车发送指令，对环境物对应的坐标信息进行采集，以完成对初始地图进行修正。
具体地，为了对地图进行修正，提高初始地图的准确度，步骤S306包括：对所述当前视觉数据进行分析，在所述当前视觉数据与所述目标地图对应的数据存在差异时，向所述测试无人搬运车发送连续检测指令，以控制所述测试无人搬运车对当前环境进行连续检测，得到连续检测结果；在所述连续检测结果均存在差异时，对采集到的多帧视觉数据进行融合分析，得到目标环境对应的坐标信息，根据所述目标环境对应的坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可以理解的是，实时对当前视觉数据与目标地图对应的数据是否存在差异进行检测，检测到存在差异时，向测试无人搬运车发送连续检测指令，可以提前设置帧数，例如，根据速度设置帧数，行进1米，获取5帧视觉数据。对采集到的多帧数据进行融合分析，根据多帧数据中目标环境对应的大小得到目标环境相对于测试无人搬运车的距离，根据测试无人搬运车在获取视觉数据对应的坐标信息确定目标环境对应的坐标。
本实施例根据视觉数据对初始地图进行修正，将视觉数据与初始地图进行对比分析，减少因反光板导航采集地图数据导致的误差，得到更准确的地图数据，解决反光板构建地图结果不准确的问题。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有无人搬运车地图构建程序，所述无人搬运车地图构建程序被处理器执行时实现如上文所述的无人搬运车地图构建方法的步骤。
参照图6，图6为本发明无人搬运车地图构建装置第一实施例的结构框图。
如图6所示，本发明实施例提出的无人搬运车地图构建装置包括：
定位模块10，用于在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点。
需要说明的是，目标无人搬运车指的是用于根据反光板在场地中行驶的无人搬运车，在场地设置一台目标无人搬运车进行地图数据收集。在构建地图时，提前在场地布置反光板，需要将安装在目标无人搬运车上的激光雷达水平放置，场地内的反光板垂直于地面张贴，将激光雷达的扫描线与反光板的中点进行标定对齐。在本实施例中，预设数量可以为1个，也可以为3个。根据定位装置或者里程计对目标无人搬运车的在行驶过程中的位置进行记录，在检测到预设数量的反光板时，将对应的当前位置记录为目标地图的坐标原点。
构建模块20，用于在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标数据构建初始地图。
可以理解的是，根据反光板进行导航可以根据三边定位测量方法，在测量到三个反光板位置时，以其中一边作为运行方向，根据测量到的新的反光板进行方向调整，以进行自主导航。目标无人搬运车在场地区域内自主导航运行，当激光雷达扫描到物体时，激光雷达将反射回来的激光转换为电信号，定位模块对电信号进行处理，将扫描到的物体轮廓用黑色线条表示在初始地图中，直到目标无人搬运车在场地区域内自主运行一遍后，根据采集到目标反光板时的位置和与反光板对应的相对距离及角度获得目标反光板对应的坐标，根据坐标和坐标原点构建初始地图，将此初始地图进行保存，工作人员可以对初始地图进行限定，人工屏蔽有条件开放的区域或者非安全区域，得到一个有效地图，并将此有效地图作为调整后的初始地图保存下来。
修正模块30，用于获取场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
可以理解的是，环境感测数据通过安装在无人搬运车上的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、陀螺仪以及加速度计等传感器获取，用于感知周围环境信息和车辆状态信息。可以在目标无人搬运车自主导航运行的过程中，打开环境感测数据对周围环境信息进行采集，也可以设置另外一台无人搬运车，在通过目标无人搬运车获取到初始地图之后，从坐标原点根据反光板进行自主导航，以通过环境感测传感器获取周围环境数据，本实施例对此不加以限制。根据环境感测数据对初始地图进行修正，得到更准确的目标地图。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
本实施例通过在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图。通过上述方式，根据反光板对无人搬运车所处场地进行地图构建，根据环境感测数据对地图进行修正，减少因反光板导航采集地图数据导致的误差，得到更准确的地图数据，解决反光板构建地图结果不准确的问题。
在一实施例中，所述构建模块20，还用于在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，获取目标反光板反射的激光束对应的激光信息，根据所述激光信息确定所述目标反光板对应的相对坐标位置；
根据安装在所述目标无人搬运车上的里程计确定所述目标无人搬运车的当前行驶距离；
根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据；
根据所述坐标数据构建初始地图。
在一实施例中，所述构建模块20，还用于获取所述目标无人搬运车的当前位姿；
获取安装在所述目标无人搬运车上的陀螺仪确定当前旋转角度；
根据所述当前位姿和所述当前旋转角度对所述相对坐标位置进行调整，得到调整后的相对坐标位置；
所述根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据，包括：
根据所述调整后的相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据。
在一实施例中，所述修正模块30，还用于获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据中的激光雷达数据，将所述激光雷达数据与所述初始地图进行对比分析；
在所述激光雷达数据与所述初始地图对应的数据存在差异时，将差异点数据记录为疑似障碍物；
根据预设检测策略对所述疑似障碍物进行检测，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，获取所述障碍物对应的坐标信息；
根据所述坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
在一实施例中，所述修正模块30，还用于根据所述初始地图对当前无人搬运车进行路径规划，得到所述当前无人搬运车对应的规划路径；
在所述当前无人搬运车通过所述规划路径行驶过程中，获取当前激光雷达数据；
对所述当前激光雷达数据进行分析，在所述当前激光雷达数据中检测到所述疑似障碍物时，将所述疑似障碍物确认为障碍物；
对所述激光雷达数据和所述当前激光雷达数据进行数据融合，得到激光雷达融合数据；
根据所述激光雷达融合数据得到所述障碍物对应的坐标信息。
在一实施例中，所述修正模块30，还用于在测试无人搬运车在所述场地中进行自主导航运动时，获取当前视觉数据；
对所述当前视觉数据进行分析，根据分析结果对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
在一实施例中，所述修正模块30，还用于对所述当前视觉数据进行分析，在所述当前视觉数据与所述目标地图对应的数据存在差异时，向所述测试无人搬运车发送连续检测指令，以控制所述测试无人搬运车对当前环境进行连续检测，得到连续检测结果；
在所述连续检测结果均存在差异时，对采集到的多帧视觉数据进行融合分析，得到目标环境对应的坐标信息，根据所述目标环境对应的坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的无人搬运车地图构建方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种无人搬运车地图构建方法，其特征在于，所述无人搬运车地图构建包括：
在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；
在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；
获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图；
其中，所述获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图，包括：
获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据中的激光雷达数据，将所述激光雷达数据与所述初始地图进行对比分析；
在所述激光雷达数据与所述初始地图对应的数据存在差异时，将差异点数据记录为疑似障碍物；
根据预设检测策略对所述疑似障碍物进行检测，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，获取所述障碍物对应的坐标信息；
根据所述坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
2.如权利要求1所述的无人搬运车地图构建方法，其特征在于，所述在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图，包括：
在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，获取目标反光板反射的激光束对应的激光信息，根据所述激光信息确定所述目标反光板对应的相对坐标位置；
根据安装在所述目标无人搬运车上的里程计确定所述目标无人搬运车的当前行驶距离；
根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据；
根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图。
3.如权利要求2所述的无人搬运车地图构建方法，其特征在于，所述根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据之前，所述方法还包括：
获取所述目标无人搬运车的当前位姿；
获取安装在所述目标无人搬运车上的陀螺仪确定当前旋转角度；
根据所述当前位姿和所述当前旋转角度对所述相对坐标位置进行调整，得到调整后的相对坐标位置；
所述根据所述相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据，包括：
根据所述调整后的相对坐标位置和所述当前行驶距离确定所述目标反光板对应的坐标数据。
4.如权利要求1所述的无人搬运车地图构建方法，其特征在于，所述根据预设检测策略对所述疑似障碍物进行检测，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，获取所述障碍物对应的坐标信息，包括：
根据所述初始地图对当前无人搬运车进行路径规划，得到所述当前无人搬运车对应的规划路径；
在所述当前无人搬运车通过所述规划路径行驶过程中，获取当前激光雷达数据；
对所述当前激光雷达数据进行分析，在所述当前激光雷达数据中检测到所述疑似障碍物时，将所述疑似障碍物确认为障碍物；
对所述激光雷达数据和所述当前激光雷达数据进行数据融合，得到激光雷达融合数据；
根据所述激光雷达融合数据得到所述障碍物对应的坐标信息。
5.如权利要求1所述的无人搬运车地图构建方法，其特征在于，所述获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图，包括：
在测试无人搬运车在所述目标无人搬运车所在场地中进行自主导航行驶时，获取当前视觉数据；
对所述当前视觉数据进行分析，根据分析结果对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
6.如权利要求5所述的无人搬运车地图构建方法，其特征在于，所述对所述当前视觉数据进行分析，根据分析结果对所述初始地图进行修正，得到目标地图，包括：
对所述当前视觉数据进行分析，在所述当前视觉数据与所述目标地图对应的数据存在差异时，向所述测试无人搬运车发送连续检测指令，以控制所述测试无人搬运车对当前环境进行连续检测，得到连续检测结果；
在所述连续检测结果均存在差异时，对采集到的多帧视觉数据进行融合分析，得到目标环境对应的坐标信息，根据所述目标环境对应的坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
7.一种无人搬运车地图构建装置，其特征在于，所述无人搬运车地图构建装置包括：
定位模块，用于在目标无人搬运车接收到预设数量的反光板信号时，将所述目标无人搬运车的当前位置设置为坐标原点；
构建模块，用于在所述目标无人搬运车根据反光板进行导航行驶时，采集目标反光板对应的坐标数据，根据所述坐标原点以及坐标数据构建初始地图；
修正模块，用于获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据，根据所述环境感测数据对所述初始地图进行修正，得到目标地图；
其中，所述修正模块，还用于获取所述目标无人搬运车所在场地的环境感测数据中的激光雷达数据，将所述激光雷达数据与所述初始地图进行对比分析；在所述激光雷达数据与所述初始地图对应的数据存在差异时，将差异点数据记录为疑似障碍物；根据预设检测策略对所述疑似障碍物进行检测，在所述疑似障碍物确认为障碍物时，获取所述障碍物对应的坐标信息；根据所述坐标信息对所述初始地图进行修正，得到目标地图。
8.一种无人搬运车地图构建设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的无人搬运车地图构建程序，所述无人搬运车地图构建程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的无人搬运车地图构建方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有无人搬运车地图构建程序，所述无人搬运车地图构建程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的无人搬运车地图构建方法的步骤。
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