CN113110496A - 一种移动机器人的建图方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种移动机器人的建图方法和系统，所述方法通过控制移动机器人先后遍历两个目标位置的方式来获取移动机器人在每个遍历位置与同一个定位基站之间的距离，而不是计算获取同一位置的机器人与不同的基站之间的距离，不需同时收发处理两个基站的通信指令，同时也不需构建几何关系去计算机器人的遍历位置相对于定位基站的角度关系，减少数据处理量，基于前述距离计算出的移动机器人的实时位置坐标的精度提高，可控性增强，不受里程计实时反馈的移动机器人的行走距离所存在的漂移误差的影响。然后，再结合距离传感器生成的精确的边界轮廓线对全局地图的边界进行对齐，使得移动机器人可以构建出精度高且边界准确的全局地图。
Description
技术领域
本发明涉及移动机器人SLAM技术领域，具体涉及一种移动机器人的建图方法和系统。
背景技术
具有自主导航功能的移动机器人，这几年发展迅速，例如常见的家居清洁类扫地机。目前常见的slam技术有视觉导航、激光导航、惯性导航等。其中，惯性导航由于其低成本，在一些低端产品上获得广泛应用，但是它存在全局坐标定位不准确的问题。
一方面，惯性传感器在机器人轮组打滑或者机器人轮组在地毯移动过程中易于随时间累积非系统性误差，比如，惯性传感器所包括的里程计在相对短的距离上精确的导航位位置的推算可能易于随时间而累积出漂移误差，导致定位精度不可控。
另一方面，在一些人为推动机器人机体的情况下，利用惯性传感器可以计算机器人转动的角度，但是不能计算出实时位置或计算结果的偏差很大。
进一步地，由于定位不准确，导致机器人构建的地图也存在精度差以及边界不准确的现象。
发明内容
本发明提供了一种移动机器人的建图方法和系统，可以弥补惯性导航机器人建图精度不高和边界不准确的问题。本发明的具体技术方案如下：
一种移动机器人的建图方法，所述方法包括：步骤S1，通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系；步骤S2，基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标；其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；步骤S3，将步骤2计算出的位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；步骤S4，通过移动机器人上设置的距离传感器实时测量周围环境的边界距离并生成边界轮廓线，同时，在行走过程中，通过移动机器人上设置的碰撞传感器检测到的碰撞位置，在全局地图上记录障碍物栅格；步骤S5，基于融合位置坐标、边界轮廓线以及障碍物栅格，构建当前环境的栅格地图。
与现有技术相比，为了获取高精度的地图，本技术方案通过控制移动机器人先后遍历两个目标位置的方式来获取移动机器人在每个遍历位置与同一个定位基站之间的距离，而不是计算获取同一位置的机器人与不同的基站之间的距离，从而减少在定位区域摆设多个基站的麻烦，不需同时收发处理两个基站的通信指令，同时也不需构建几何关系去计算机器人的遍历位置相对于定位基站的角度关系，减少数据处理量，基于前述距离计算出的移动机器人的实时位置坐标的精度提高，可控性增强，不受里程计实时反馈的移动机器人的行走距离所存在的漂移误差的影响。然后，再结合距离传感器生成的精确的边界轮廓线对全局地图的边界进行对齐，使得移动机器人可以构建出精度高且边界准确的全局地图。
所述步骤S2中计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标的方法步骤具体包括：所述移动机器人的里程计记录移动机器人的实际行走路径的终点位置相对于其起点位置的坐标偏移量；其中，所述定位基站在移动机器人的行走平面上的投影是所述定位基站的位置，所述全局坐标系是以所述定位基站的位置为原点建立的；前述的两个不同位置的坐标偏移量包括全局坐标系的X轴坐标偏移量和Y轴坐标偏移量；然后，基于移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、终点位置相对于起点位置的坐标偏移量，构建以终点位置的坐标为未知量的二元方程组，可计算移动机器人实际行走路径的终点位置坐标。
与现有技术相比，本技术方案基于移动机器人的实际行走路径的终点位置相对于起点位置的坐标偏移量、以及这两个位置与所述定位基站的距离信息，在一个全局坐标系内构建出以线段距离信息为参数变量的方程组，以计算出移动机器人的实际行走路径的终点位置的坐标作为移动机器人的实时位置坐标，使得定位精度在各种机器人行走路径中都是可控，克服惯性传感器在全局坐标系内定位误差较大的问题。
所述步骤S3中得到移动机器人的融合位置坐标的方法步骤具体包括：将基于前述的二元方程组计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合，以滤除所述第一无线测距传感器与所述第二无线测距传感器的通信测距中出现的噪声，实现对计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标进行滤波；其中，根据移动机器人的里程计测得的距离信息和移动机器人的陀螺仪测得的角度信息，利用三角几何关系计算出移动机器人在惯性导航过程中的惯性坐标，用于参与前述终点位置坐标的滤波运算。提高移动机器人的定位精度。
所述步骤S4中生成边界轮廓线的方法步骤具体为：开启距离传感器后，移动机器人原地旋转，获取周围障碍物的距离；根据周围障碍物的距离，移动机器人在全局地图上对应位置处做标记并进行拟合，生成所述边界轮廓线。使用高精度的距离传感器可获得精确的边界轮廓线，用于后续的地图边界调整。
所述步骤S5中构建当前环境的栅格地图的方法步骤具体包括：基于计算出的融合位置坐标，移动机器人在全局地图上标注可行走的栅格；基于生成的边界轮廓线，移动机器人将障碍物栅格对齐至边界轮廓线上，实现栅格地图的构建。使用高精度的定位坐标在全局地图标注可行走的栅格，使用精确的边界轮廓线调整全局地图的边界，建图质量高。
进一步地，所述移动机器人实际行走路径的起点位置与所述移动机器人实际行走路径的终点位置的连线是平行于所述第一预设坐标轴方向。简化计算处理步骤。
当第一无线测距传感器是UWB标签时，第二无线测距传感器是UWB基站。相较于GPS、Zigbee等无线定位方式，精度更高，成本更低；相对于超声波传感器，信号探测角度更大。
在移动机器人上设置的第一无线测距传感器与所述定位基站内设置的第二无线测距传感器进行通信测距过程中，若计算获得移动机器人在行走过程中与同一个定位基站之间的距离保持不变，判定移动机器人被卡住，然后控制移动机器人的里程计停止记录行走距离数据。在异常处理的过程中能够减小数据处理量。
所述定位基站还集成充电座；在执行所述移动机器人的建图方法之前，若所述移动机器人在充电座上结束对接充电，先控制所述移动机器人沿着第二预设坐标轴方向离开充电座，再控制移动机器人转动以使其行走方向与第一预设坐标轴方向平行；其中，第一预设坐标轴与第二预设坐标轴垂直；全局坐标系包括第一预设坐标轴与第二预设坐标轴。让充电结束的机器人顺利退座，便于进入定位导航模式。
当第一预设坐标轴为X轴时，第二预设坐标轴为Y轴，其中，第一预设坐标轴方向包括X轴正方向或X轴负方向，第二预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向；当第一预设坐标轴为Y轴时，第二预设坐标轴为X轴，其中，第一预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向，第二预设坐标轴方向包括X轴正方向或X轴负方向。拓展前述技术方案的定位方法的运用场景，且降低坐标的计算复杂度。
所述移动机器人先后行走过的两个不同位置不是位于以所述定位基站的位置为圆心的圆形区域的径向上。避免定位运算过程中出现误差过大的现象。
一种移动机器人的建图系统，所述系统包括移动机器人和定位基站，移动机器人上设置有第一无线测距传感器、距离传感器、里程计和碰撞传感器，定位基站上集成充电座和第二无线测距传感器；移动机器人内部还包括：距离计算单元，用于通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；坐标位置计算单元，用于基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标，其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；坐标融合单元，用于将坐标位置计算单元计算出的位置坐标信息、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；拟合单元，用于根据距离传感器获得的周围障碍物的距离，在全局地图上对应位置处做标记并拟合出边界轮廓线；对齐单元，用于根据边界轮廓线对全局地图上的障碍物栅格进行对齐；建图单元，用于接收坐标融合单元和对齐单元的输出数据并生成全局地图；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系。与现有技术相比，本技术方案在常规的惯导系统或回充系统中增加无线测距传感器，解决惯性导航建图精度不可控问题，增加距离传感器，解决惯性导航地图边界不准确问题。
附图说明
图1是本发明实施例公开的一种移动机器人的建图方法的流程图。
图2是一实施例公开移动机器人朝着X轴负方向指向的区域执行定位计算的示意图。
图3是一实施例公开移动机器人沿着X轴正方向指向的区域执行定位计算的示意图。
图4是一实施例公开移动机器人根据边界轮廓线对齐障碍物栅格的示意图。
图5是本发明实施例公开的一种移动机器人的建图系统的框架示意图。
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。
现有技术中的惯性导航扫地机器人，常使里程计中的码盘对驱动轮进行计数，若驱动轮打滑、地面介质存在颠簸，则随着时间的积累，码盘计数值相对于机器人实际行走过的距离出现较大误差，导致计算出的机器人的位姿等出现了偏差，直接表现在地图上是机器人实时构建的地图变倾斜，无法与原图匹配；即使使用激光雷达或视觉摄像头，在实时采样扫描定位中也会由于车轮自传、打滑等原因，扫描所定结果位置会出现较大偏差，严重时会使机器人无法重定位自身位置，导致机器人停止不动。为了克服这一缺陷，本发明实施例提供一种移动机器人的建图方法，使用高精度的机器人定位信息和准确的边界轮廓线进行建图，以解决机器人实时构建的地图变倾斜，无法与原图匹配的问题。具体是如图1所示的一种移动机器人的建图方法，包括：
步骤S1、通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离，然后进入步骤S2；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系，同时控制移动机器人的里程计实时反馈移动机器人的行走距离；值得注意的是，移动机器人与定位基站的距离超过合法的探测距离后将无法正常通信，移动机器人不在定位基站的合法探测视角范围内也无法正常通信，导致无法计算出位置坐标，所以，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站内设置的第二无线测距传感器的探测距离和探测视角范围之内。
需要说明的是，移动机器人的里程计实时反馈移动机器人在其实际行走路径上的坐标偏移量，包括全局坐标系的X轴的坐标偏移量及其Y轴的坐标偏移量。其中，所述定位基站在移动机器人的行走平面上的投影是所述定位基站的位置，所述定位基站的位置是预先设定的，一般将所述定位基站设置在平行墙位置、长廊区域等比较空旷的区域；本实施例中，所述全局坐标系是以所述定位基站的位置为原点建立的。
在本实施例中，每当移动机器人先后行走过的两个相邻的目标位置的过程中，控制移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器保持通信测距，分别计算获得这两个相邻的目标位置与定位基站的位置之间的距离，其中，移动机器人先遍历第一目标位置，再遍历相邻的第二目标位置；然后控制移动机器人继续行走至下一个相邻的第三目标位置，并通过同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器通信测距获取第三目标位置相对于同一个定位基站的位置的距离。
优选地，移动机器人先后行走过的两个不同位置可以位于移动机器人或定位基站的前后左右端。或者，所述先后行走过的两个不同位置包括：移动机器人的当前位置以及预定时间之前遍历的位置、或移动机器人沿着第一预设坐标轴方向行走参考直线距离前后对应的位置、或基于当前活动区域的障碍物分布情况和移动机器人的移动目的设置的相邻的两个目标位置；其中，移动机器人在预定时间内所行走的路径、第一预设坐标轴方向上遍历参考直线距离对应的路径、前述的相邻的两个目标位置都处于所述定位基站的有效探测范围内，但是所述移动机器人先后行走过的两个不同位置不是位于以所述定位基站的位置为圆心的圆形区域的径向上，即这两个位置不是位于所述定位基站的向外辐射区域的径向上，避免定位运算过程中出现误差过大的现象。
在本实施例中，相邻的第一目标位置与第二目标位置、相邻的第二目标位置与第三目标位置都是途径点，移动机器人按照这些途径点的顺序，从预先设定的定位基站的位置开始移动，执行定位操作，依次计算出移动机器人遍历的第一目标位置的坐标信息、第二目标位置的坐标信息、第三目标位置的坐标信息，其中，移动机器人在定位基站的位置时，只是设置好定位基站的位置的坐标信息，没有预先设置好第一目标位置的坐标信息、第二目标位置的坐标信息、第三目标位置的坐标信息，但是可以由里程计记录它们之间的坐标偏移量。其中，这些途径点可以是根据移动机器人的移动目的和运动场景下的障碍物布置位置进行设置的。相邻的目标位置之间的距离优选为移动机器人的一个机身直径长度、或预设倍数的机身直径长度，以表现出移动机器人在发生明显移动的状态下再通过执行步骤S2计算移动机器人最新行走的位置坐标，其中，预设倍数的机身直径长度对应的路径不能超出所述定位基站的有效探测范围。
步骤S2、基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者位置，当移动机器人在当前位置处执行前述实施例的定位运算时，优选地计算出移动机器人最新行走的位置坐标，并将这个计算出的位置坐标确定为全局地图中的可行走栅格的位置；其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在所述定位基站的有效探测范围内；移动机器人最新行走的位置坐标是移动机器人先后行走过的两个不同位置中的后者，在获知移动机器人先后行走过的两个不同位置中的后者位置坐标后，进而依据两个不同位置的坐标偏移量计算出移动机器人先后行走过的两个不同位置中的前者位置坐标。
在具体的实施场景中，移动机器人先行走过第一目标位置，执行步骤S1可以获得第一目标位置与所述定位基站的位置之间的距离；经过一段时间后移动机器人行走过第二目标位置，执行步骤S1可以获得第二目标位置与同一定位基站的位置之间的距离；然后执行步骤S2，基于预先设定的定位基站的位置、第一目标位置、第二目标位置分别与同一定位基站的位置之间的距离、里程计记录的第二目标位置相对于第一目标位置在全局坐标系中的坐标偏移量，构建距离数量关系式以计算第二目标位置的位置坐标，进而根据前述的坐标偏移量计算出第一目标位置的位置坐标。当相邻的目标位置之间的距离为移动机器人的一个机身直径长度（一般而言，也将一个机身直径长度作为一个栅格的边长）时，执行步骤S2即可得到每个可行走栅格的位置坐标。需要说明的是，步骤S2得到的坐标存在噪声，经过后续步骤滤波后再将其标注到全局地图上，才可获得高精度的地图。
需要说明的是，当移动机器人沿着一个预设参考路径先后遍历前述的两个不同位置时，移动机器人实际遍历过的路径由于存在障碍物阻挡的因素不一定是平行于第一预设坐标轴方向，在一些实施场景下，移动机器人实际遍历过的路径是平行于第一预设坐标轴方向，其中，移动机器人最新行走过的位置是这个预设参考路径的终点位置。
需要说明的是，在常规的惯性导航方法中，使用里程计测量的移动机器人行走距离结合陀螺仪测量的移动机器人的转动角度就可以计算出移动机器人在全局地图中的坐标位置，但是随着时间的积累，码盘计数值相对于机器人实际行走过的距离出现较大误差，导致计算出的机器人的位姿等出现了偏差，所以不单纯使用里程计和陀螺仪的数据进行定位计算，转而通过执行步骤S1采样移动的机体与定位基站的位置的距离信息参与步骤S2的定位计算。
在步骤S2中，设置在移动机器人的全局坐标系内，预先设定的定位基站的坐标位置视为原点坐标，本实施例为了简化坐标计算，在移动机器人先后行走过的两个不同位置在X轴方向和Y轴方向上可能都存在坐标偏移量，由这两个位置与原点的连线距离与对应位置坐标存在几何向量关系，计算移动机器人后面行走的位置坐标。具体是：所述移动机器人的里程计记录移动机器人的实际行走路径的终点位置相对于其起点位置的坐标偏移量；其中，所述定位基站在移动机器人的行走平面上的投影是所述定位基站的位置，所述全局坐标系是以所述定位基站的位置为原点建立的；前述的两个不同位置的坐标偏移量包括全局坐标系的X轴坐标偏移量和Y轴坐标偏移量；然后，基于终点位置与所述定位基站的位置之间的距离、以及终点位置相对于起点位置的坐标偏移量，构建一个以终点位置的坐标为未知量的距离方程式；同时基于起点位置与所述定位基站的位置之间的距离、以及终点位置相对于起点位置的坐标偏移量，构建另一个以同一终点位置的坐标为未知量的距离方程式；然后联立这两个方程式计算移动机器人实际行走路径的终点位置坐标，并确定为移动机器人最新行走过的位置坐标；其中，移动机器人先后行走两个不同位置中，开始行走的位置为所述移动机器人实际行走路径的起点位置，最新行走的位置为所述移动机器人实际行走路径的终点位置。在本实施例中，只是计算距离数值，没有计算移动机器人实际行走路径的终点位置相对于所述定位基站的分布角度信息、以及移动机器人实际行走路径的起点位置相对于所述定位基站的分布角度信息，减少坐标计算量和计算的复杂度，也使得定位精度可控，克服惯性传感器在全局坐标系内定位误差较大的问题，等效于校正惯性数据推算的定位坐标。
值得注意的是，在一些实施场景中，移动机器人实际遍历过的路径的起点和终点的连线不一定平行于坐标轴方向，起点和终点的连线长度也不一定是固定的距离，但可以通过起点和终点与同一定位基站的位置之间的距离，计算出移动机器人最新行走的位置坐标。另一方面，移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离是移动机器人在这两个位置处与所述定位基站之间的水平距离，因为第一无线测距传感器接收到的来自第二无线测距传感器的测距信息可能会受到所述定位基站的高度的约束，所以需要利用直角三角形的勾股定理将测距信息换算为移动机器人与所述定位基站在水平地面的投影位置之间的距离。
在前述实施例的基础上，所述第一无线测距传感器与所述第二无线测距传感器在通信过程中携带一定的噪声，导致测距数据产生漂移，所以实际应用时，会同时进行里程计加陀螺仪的融合计算。在步骤S3中，移动机器人先后行走过两个不同位置后，产生移动机器人实际行走路径，将前述步骤S2中的计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置的坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合，实现对计算出所述移动机器人实际行走路径的终点位置的坐标进行滤波，这里的起点和终点都是相对于移动机器人先后行走过两个不同位置对应遍历过的路径而言的，是属于局部起止位置点。具体的融合方法是：根据移动机器人的里程计测得的距离信息与移动机器人的陀螺仪测得的角度信息，利用三角几何关系计算出移动机器人的惯性坐标，再将移动机器人的惯性坐标与前述步骤S2计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置的坐标输入滤波模型中，参与前述终点位置的坐标的滤波运算，能够根据这两种坐标的差值调整所述终点位置的坐标，以滤除所述第一无线测距传感器与所述第二无线测距传感器的通信测距中出现的噪声，由于存在里程计的累计误差不能直接作为在惯性导航过程中的实时位置，但可以作为参考估计值去计算估计误差，用于参与滤波运算。即通过惯性传感器确定的坐标进一步地修正无线测距传感器的测距信息所确定的坐标，从而得到更高精度的移动机器人在全局地图中的实时坐标。这里的滤波模型包括但不限于卡尔曼滤波模型、低通滤波模型等滤波模型算法。
优选地，当第一无线测距传感器是UWB标签时，第二无线测距传感器是UWB基站，UWB是超宽频测距传感器。相较于GPS、Zigbee等无线定位方式，精度更高，成本更低；相对于超声波传感器，信号探测角度更大。在一些实施场景中，T1时刻从定位基站内的UWB基站（从设备）向移动机器人上的UWB标签（主设备）会发起测距请求脉冲，T2时刻测距请求脉冲到达移动机器人上的UWB标签完成一次测距，脉冲在UWB基站与UWB标签之间的飞行时间就是T2减去T1的所得的结果，已知脉冲运动速度近似为光速C，从而得到移动机器人当前位置与所述定位基站的位置之间的距离D=C*(T2-T1)。因此，移动机器人在移动过程中，可以不断的获取到机身内部陀螺仪计算出来的角度，还有里程计反馈的行走距离信息；同时移动机器人持续跟所述定位基站进行通信，用于计算两者之间的距离信息。因此，移动机器人行走过程中，可以获得传感器的信息包括：转动角度、行走路程、机体与所述定位基站的位置之间的距离。
作为一种实施例，如图2所示，通过以所述定位基站的位置为原点O建立全局坐标系，当移动机器人朝着X轴的负方向指向的区域行走，并使用原点处的一个定位基站进行定位时，位置B（x0+Dx，y0+Dy）是移动机器人行走遍历过的一个位置，位置A（x0，y0）是移动机器人从位置B开始往X轴的负方向区域行走所到达的预期目标位置，首先，位置B处的移动机器人通过与定位基站的位置O进行无线测距传感器的通信以获取位置B与定位基站的位置O之间的距离为D1，然后，移动至位置A处的移动机器人通过与定位基站进行无线测距传感器的通信以获取位置A与定位基站的位置O之间的距离为D2；位置A相对于位置B在图2所示的全局坐标系中的坐标偏移量是由里程计测得的,即移动机器人从位置B移动向位置A的过程中，若里程计测得移动机器人在X轴负方向上的行走距离为直线距离Dx，同时里程计测得移动机器人在Y轴正方向上的行走距离为直线距离Dy，则表示移动机器人已经移动至位置A。在一些具体实施场景中，位置A和位置B之间存在障碍物阻挡，则移动机器人从位置B开始，绕过障碍物（图中未表示出，此时会标注障碍物栅格，具体内容在后文提及）行走至位置A。
如图2所示，移动机器人从位置B移动至位置A，在本实施例中，移动机器人实际行走路径的起点位置是位置B，移动机器人实际行走路径的终点位置是位置A；为了获取位置A的坐标，本实施例在不结合里程计的距离信息和陀螺仪的角度信息的三角运算结果的基础上，基于移动机器人先后行走过的位置B和位置A与同一定位基站的位置O之间的距离、位置A相对于位置B的坐标偏移量，构建以位置A（x0,y0）的坐标为未知量的二元方程组，计算移动机器人实际行走路径的终点位置坐标。
具体包括：移动机器人实际行走路径的位置B与所述定位基站的位置O之间的距离对应的线段BO、X轴方向上的坐标偏移量Dx、Y轴方向上的坐标偏移量Dy可以构建出：
同时，移动机器人实际行走路径的位置A与所述定位基站的位置O之间的距离对应的线段AO可以构建出：
然后联立这两个关系式，将x0，y0这两个未知量计算出来，计算出移动机器人最新行走的位置坐标,即位置A的坐标，然后结合里程计测量的Dx和Dy计算出位置B的坐标。具体的计算方法是数学问题，在此不再赘述。
本实施例所述的方法计算机器人的当前位置坐标的运算公式简单，且不需使用余弦定理计算出角度信息。
作为一种实施例，所述定位基站还集成充电座；在执行所述移动机器人定位方法之前，若所述移动机器人在充电座上结束对接充电，则控制所述移动机器人沿着第二预设坐标轴方向离开充电座，再控制移动机器人转动以使其行走方向与第一预设坐标轴方向平行；其中，第一预设坐标轴与第二预设坐标轴垂直。如图2所示，第二预设坐标轴方向是Y轴的正方向，第一预设坐标轴方向是X轴负方向。在本实施例中，移动机器人返回所述定位基站的位置时，可以通过红外对准的方式准确对接充电座以实现回充。移动机器人移动在充电座上面，可以重置自身测得的角度，使得移动机器人退座并朝外前进时，保持固定的角度，在本实施例中一般设置退座后朝外的角度为90度，具体是相对于图2的全局坐标系的X轴正方向偏转90度，即沿着Y轴的正方向，移动机器人的运动行为是可以是偏离全局坐标系的X轴正方向0度或者90度方向进行直线移动，然后在需要执行定位算法的时刻就开始逆时针转动90度进入图2所述的实施例中开始定位计算。可以简化移动机器人实际位置的计算。需要说明的是，所述定位基站的位置可以作为移动机器人执行定位算法的预先设定的初始水平地面位置，也可以作为移动机器人的回充位置。
在前述实施例中，当第一预设坐标轴为X轴时，第二预设坐标轴为Y轴，其中，第一预设坐标轴方向包括X轴正方向或X轴负方向，第二预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向；当第一预设坐标轴为Y轴时，第二预设坐标轴为X轴，其中，第一预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向，第二预设坐标轴方向包括X轴正方向或X轴负方向。拓展前述实施例的定位方法的运用场景，且降低坐标的计算复杂度。
优选地，所述充电座携带的红外对准信息包括识别码、红外引导信号的频段信息、红外线窄角或红外线近卫信号中的至少一个。所述充电座上还携带有识别信息，以供使移动机器人在进入识别区域时，通过传感器（包括前述的第一无线测距传感器）获取识别信息来定位充电座。充电座携带的识别信息可以包含多种识别信息，具体的类型可以根据机器人上安装的无线测距传感器的类型决定。比如，若机器人上安装有激光雷达，则充电座携带的识别信息可以为雷达识别码；若移动机器人上安装有UWB标签，则定位基站可以识别UWB超宽带信号。
作为另一种实施例，如图3所示，通过以所述定位基站的位置为原点O建立全局坐标系，当移动机器人朝着X轴的正方向指向的区域行走，并使用原点处的一个定位基站进行定位时，位置D（x1-Dx1，y1-Dy1）是移动机器人行走遍历过的一个位置，位置C（x1，y1）是移动机器人从位置D开始往X轴的正方向区域行走所到达的预期目标位置，首先，位置D处的移动机器人通过与定位基站的位置O进行无线测距传感器的通信以获取位置D与定位基站的位置O之间的距离为D3，然后，移动至位置C处的移动机器人通过与定位基站进行无线测距传感器的通信以获取位置C与定位基站的位置O之间的距离为D4；位置C相对于位置D在图3所示的全局坐标系中的坐标偏移量是由里程计测得的,即移动机器人从位置D移动向位置C的过程中，若里程计测得移动机器人在X轴正方向上的行走距离为直线距离Dx1，同时里程计测得移动机器人在Y轴正方向上的行走距离为直线距离Dy1，则表示移动机器人已经移动至位置C。在一些具体实施场景中，位置D和位置C之间存在障碍物阻挡，则移动机器人从位置D开始，绕过障碍物（图中未表示出）行走至位置C。
如图3所示，移动机器人从位置D移动至位置C，在本实施例中，移动机器人实际行走路径的起点位置是位置D，移动机器人实际行走路径的终点位置是位置C；为了获取位置C的坐标，本实施例在不结合里程计的距离信息和陀螺仪的角度信息的三角运算结果的基础上，基于移动机器人先后行走过的位置D和位置C与同一定位基站的位置O之间的距离、位置C相对于位置D的坐标偏移量，构建以位置C（x1,y1）的坐标为未知量的二元方程组，计算移动机器人实际行走路径的终点位置坐标。
具体包括：移动机器人实际行走路径的位置D与所述定位基站的位置O之间的距离对应的线段DO、X轴正方向上的坐标偏移量Dx1、Y轴正方向上的坐标偏移量Dy1可以构建出：
同时，移动机器人实际行走路径的位置C与所述定位基站的位置O之间的距离对应的线段CO可以构建出:
然后联立这两个关系式，将x1，y1这两个未知量计算出来，计算出移动机器人最新行走的位置坐标,即位置C的坐标，然后结合里程计测量的Dx1和Dy1计算出位置D的坐标。具体的计算方法是数学问题，在此不再赘述。
需要注意的是，当使用一个UWB基站无法覆盖整个环境时，可以设置多个UWB基站以满足需求。所述多个UWB基站分管不同的区域。在对移动机器人进行定位时，移动机器人上设置的第一无线测距传感器在同一时间只与一个UWB基站进行通讯，即仍按照步骤S1和S2所述的方法计算移动机器人的位置坐标。使用多个UWB基站，可得到多个局部子地图。按照预先设置的UWB基站的相对位置，拼接各个局部子地图，即可得到全局地图。其中，地图拼接方法已有多项现有公开技术，不再进行赘述。
步骤S4、通过移动机器人上设置的距离传感器实时测量周围环境的边界距离并生成边界轮廓线，同时，在行走过程中，通过移动机器人上设置的碰撞传感器检测到的碰撞位置，在全局地图上记录障碍物栅格。在前述步骤的执行过程中，移动机器人可能会遇到障碍物阻挡，比如墙面或桌椅，通过碰撞传感器，移动机器人根据碰撞位置在地图上标注障碍物栅格。但是这种标注方法往往没那么准确，所以，在机器人行走的过程中，通过设置在机头处的距离传感器以及前述算出的融合位置坐标和惯导的角度信息，移动机器人根据距离信息在全局地图上相应位置作标记并进行拟合，得到关于障碍物的边界轮廓线。其中，所述距离传感器优选为单点TOF测距传感器，该传感器精度高且成本较低；拟合方法优选为最小二乘法，计算简单快速。
在具体的实施场景中，移动机器人可以安装多个单点TOF测距传感器进行环境的扫描，安装时，以机头处的单点TOF测距传感器为起点，将其余的传感器均匀分布在机器人的周围，如此一来，便可以快速地获取边界信息。
步骤S5、基于融合位置坐标、边界轮廓线以及障碍物栅格，构建当前环境的栅格地图。在前述步骤中，虽然获得了高精度的融合位置坐标和准确的边界轮廓线，但障碍物栅格的位置仍不准确。因此，在本步骤中，移动机器人调整障碍物栅格的位置来修正地图轮廓。
在具体实施过程中，参照图4，虚线201代表单点测距传感器扫描获取的边界轮廓线，黑色栅格202代表障碍物栅格。不难看出，部分障碍物栅格偏离了所述边界轮廓线，这是由于碰撞传感器精度较低造成的，因此需要准确的边界轮廓作为参考进行调整。图2中203表示对齐后的障碍物栅格，需要说明的是，只对距离边界轮廓线较近的障碍物栅格进行调整，否则可能将不属于该边界的障碍物栅格“放”错位置。其中，所述距离为障碍物栅格到边界轮廓线的最短距离。
作为一种异常处理实施例，在该实施例中机器人很容易被卡住，具体在移动机器人上设置的第一无线测距传感器与所述定位基站内设置的第二无线测距传感器进行通信测距过程中，若按照前述实施例的位置坐标计算方法计算获得移动机器人在行走过程中的实时坐标保持不变，即里程计记录到全局坐标系上的坐标偏移量为0，判定移动机器人被卡住，此时也与同一个定位基站之间的距离保持不变，然后控制移动机器人的里程计停止计数，使得里程计的距离信息不会进行累计，进而不继续进行前述实施例的距离计算和坐标位置运算。从而在异常处理的过程中能够减小数据处理量。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图4为本发明公开的一种移动机器人的建图系统框架示意图，具体实施方式如下：
所述移动机器人的建图系统，所述系统包括移动机器人和定位基站，移动机器人上设置有第一无线测距传感器、距离传感器、里程计和碰撞传感器，定位基站上集成第二无线测距传感器，在一些实施例中还可以集成充电座；移动机器人内部还包括：
距离计算单元，用于通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；
坐标位置计算单元，用于基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标，其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；
坐标融合单元，用于将坐标位置计算单元计算出的位置坐标信息、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；
拟合单元，用于根据距离传感器获得的周围障碍物的距离，在全局地图上对应位置处做标记并拟合出边界轮廓线；
对齐单元，用于根据边界轮廓线对全局地图上的障碍物栅格进行对齐；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系；
建图单元，用于接收坐标融合单元和对齐单元的输出数据并生成全局地图。
与现有技术相比，本技术方案在常规的惯导系统或回充系统中增加无线测距传感器，解决惯性导航建图精度不可控问题，增加距离传感器，解决惯性导航地图边界不准确问题。
需要说明的是，本实施例使用的无线测距传感器是UWB（超宽频测距传感器）。
图4所述移动机器人的建图系统，与图1所述的一种移动机器人的建图方法对应。
本发明还公开一种芯片，该芯片用于存储计算机程序代码，并可以设置在前述的移动机器人内，所述计算机程序代码被执行时实现前述一种移动机器人的建图方法的步骤。或者，所述芯片执行所述计算机程序代码时实现上述定位系统实施例中各个单元的功能。示例性的，所述计算机程序代码可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述芯片中，并由所述芯片执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序代码在所述移动机器人中的执行过程。例如，所述计算机程序代码可以被分割成：前述建图系统实施例内的距离计算单元、坐标位置计算单元、坐标融合单元、拟合单元、对齐单元和建图单元。使得移动机器人的建图精度更高、边界更准确。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (11)
1.一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1，通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系；
步骤S2，基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标；其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；
步骤S3，将步骤2计算出的位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；
步骤S4，通过移动机器人上设置的距离传感器实时测量周围环境的边界距离并生成边界轮廓线，同时，在行走过程中，通过移动机器人上设置的碰撞传感器检测到的碰撞位置，在全局地图上记录障碍物栅格；
步骤S5，基于融合位置坐标、边界轮廓线以及障碍物栅格，构建当前环境的栅格地图。
2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S2中计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标的方法步骤具体包括：
所述移动机器人的里程计记录移动机器人的实际行走路径的终点位置相对于其起点位置的坐标偏移量；其中，所述定位基站在移动机器人的行走平面上的投影是所述定位基站的位置，所述全局坐标系是以所述定位基站的位置为原点建立的；前述的两个不同位置的坐标偏移量包括全局坐标系的X轴坐标偏移量和Y轴坐标偏移量；
然后，基于移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、终点位置相对于起点位置的坐标偏移量，构建以终点位置的坐标为未知量的二元方程组，可计算移动机器人实际行走路径的终点位置坐标。
3.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S3中得到移动机器人的融合位置坐标的方法步骤具体包括：
将基于前述的二元方程组计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合，以滤除所述第一无线测距传感器与所述第二无线测距传感器的通信测距中出现的噪声，实现对计算出的移动机器人实际行走路径的终点位置坐标进行滤波；
其中，根据移动机器人的里程计测得的距离信息和移动机器人的陀螺仪测得的角度信息，利用三角几何关系计算出移动机器人在惯性导航过程中的惯性坐标，用于参与前述终点位置坐标的滤波运算。
4.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S4中生成边界轮廓线的方法步骤具体为：
开启距离传感器后，移动机器人原地旋转，获取周围障碍物的距离；
根据周围障碍物的距离，移动机器人在全局地图上对应位置处做标记并进行拟合，生成所述边界轮廓线。
5.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述步骤S5中构建当前环境的栅格地图的方法步骤具体包括：
基于计算出的融合位置坐标，移动机器人在全局地图上标注可行走的栅格；
基于生成的边界轮廓线，移动机器人将障碍物栅格对齐至边界轮廓线上，实现栅格地图的构建。
6.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，第一无线测距传感器是UWB标签时，第二无线测距传感器是UWB基站。
7.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，在移动机器人上设置的第一无线测距传感器与所述定位基站内设置的第二无线测距传感器进行通信测距过程中，若计算获得移动机器人在行走过程中与同一个定位基站之间的距离保持不变，判定移动机器人被卡住，然后控制移动机器人的里程计停止记录行走距离数据。
8.根据权利要求1所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述定位基站还集成充电座；
在执行所述移动机器人的建图方法之前，若所述移动机器人在充电座上结束对接充电，先控制所述移动机器人沿着第二预设坐标轴方向离开充电座，再控制移动机器人转动以使其行走方向与第一预设坐标轴方向平行；
其中，第一预设坐标轴与第二预设坐标轴垂直；全局坐标系包括第一预设坐标轴与第二预设坐标轴。
9.根据权利要求8所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，当第一预设坐标轴为X轴时，第二预设坐标轴为Y轴，其中，第一预设坐标轴方向包括X轴正方向或X轴负方向，第二预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向；
当第一预设坐标轴为Y轴时，第二预设坐标轴为X轴，其中，第一预设坐标轴方向包括Y轴正方向或Y轴负方向，第二预设坐标轴方向包括X轴正方向或X轴负方向。
10.根据权利要求9所述的一种移动机器人的建图方法，其特征在于，所述移动机器人先后行走过的两个不同位置不是位于以所述定位基站的位置为圆心的圆形区域的径向上。
11.一种移动机器人的建图系统，其特征在于，所述系统包括移动机器人和定位基站，移动机器人上设置有第一无线测距传感器、距离传感器、里程计和碰撞传感器，定位基站上集成充电座和第二无线测距传感器；
移动机器人内部还包括：
距离计算单元，用于通过移动机器人上设置的第一无线测距传感器与同一个定位基站内设置的第二无线测距传感器的通信测距，分别计算获得移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离；
坐标位置计算单元，用于基于预先设定的定位基站的位置、移动机器人先后行走过的两个不同位置与同一定位基站的位置之间的距离、以及移动机器人的里程计反馈的移动机器人先后行走过的两个不同位置的坐标偏移量的数量关系，计算移动机器人先后行走过的两个不同位置的后者的位置坐标，其中，移动机器人先后行走过的两个不同位置都是在定位基站的有效探测范围内；
坐标融合单元，用于将坐标位置计算单元计算出的位置坐标信息、移动机器人的里程计测得的距离信息、移动机器人的陀螺仪测得的角度信息融合处理，得到移动机器人的融合位置坐标；
拟合单元，用于根据距离传感器获得的周围障碍物的距离，在全局地图上对应位置处做标记并拟合出边界轮廓线；
对齐单元，用于根据边界轮廓线对全局地图上的障碍物栅格进行对齐；
建图单元，用于接收坐标融合单元和对齐单元的输出数据并生成全局地图；
其中，移动机器人在行走过程中，移动机器人内部即时构建全局地图，并基于预先设定的定位基站的位置在全局地图上建立起全局坐标系。
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