CN115026833A - 多层地图创建方法、装置及机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多层地图创建方法、装置及机器人，该方法包括：响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，标记识别到的电梯在该楼层的停靠区域，将运动轨迹上的多个目标点、以及各个目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完机器人待到达的所有楼层的世界地图，其中，目标点包括：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点。根据上述技术方案，无需技术人员过多参与及使用特殊建图工具，提升了机器人智能化水平及使用便捷度。

Description

多层地图创建方法、装置及机器人

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种多层地图创建方法、装置及机器人。

背景技术

在酒店、超市、商场、工厂、医院等环境场所，机器人凭借其高效、准确、连续的工作能力，逐渐替代人工执行配送、消杀、清洁等任务，但是酒店、超市、商场、工厂、医院等工作场景多存在跨楼层工作需求，基于单纯平面工作的机器人无法满足需求，需要机器人实现跨楼层建图及工作能力。

目前机器人对于跨楼层的多层地图建图方式以事后处理为主，基于专门的建图方式，机器人建立场景地图，地图及轨迹根据业务需求切分成多个，并在各地图上标记候梯、进梯目标点，将机器人运动轨迹及地图采用分段、分图形式处理，建图方式复杂，所建地图环境适应性差，在出现局部环境变化情况下无法适应。

发明内容

本发明的主要目的在于公开了一种多层地图创建方法、装置及机器人，以至少解决相关技术中对于跨楼层的多层地图建图方式，将机器人运动轨迹及地图采用分段、分图形式处理，建图方式复杂，所建地图环境适应性差，在出现局部环境变化情况下无法适应等问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种多层地图创建方法。

根据本发明的多层地图创建方法包括：响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，标记识别到的电梯在该楼层的停靠区域，将上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图，其中，上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点。

根据本发明的另一方面，提供了一种多层地图创建装置。

根据本发明的多层地图创建装置包括：控制模块，用于响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；建图模块，对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠位置、上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图，其中，上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点。

根据本发明的又一方面，提供了一种机器人。

根据本发明的机器人包括：存储器及处理器，其中，存储器，用于存储计算机执行指令；处理器，用于执行存储器存储的计算机执行指令，使得机器人执行上述任一项的多层地图创建方法。

根据本发明，响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠位置、上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点(包括但不限于：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点)、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图。因此，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动，即可实现多层场景的便捷建图，无需技术人员过多参与及使用特殊建图工具，提升了机器人智能化水平及使用便捷度。所建地图环境适应性强，在出现局部环境变化情况下能够及时更新。

附图说明

图1是根据本发明实施例的多层地图创建方法的流程图；

图2是根据本发明优选实施例的多层地图创建方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的多层地图创建装置的结构框图；

图4是根据本发明实施例的机器人的结构框图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的具体实现方式做一详细描述。

根据本发明实施例，提供了一种多层地图创建方法。

图1是根据本发明实施例的多层地图创建方法的流程图。如图1所示，该多层地图创建方法包括：

步骤S101：响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；

步骤S102：对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠位置、上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图，其中，上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点。

在图1所示的方法中，响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动(例如，人工推动、使用遥控器操控等方式)；对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠位置、上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点(包括但不限于：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点)、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图。因此，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动，即可实现多层场景的便捷建图，无需技术人员过多参与及使用特殊建图工具，提升了机器人智能化水平及使用便捷度。所建地图环境适应性强，在出现局部环境变化情况下能够及时更新。并且，上述地图中还绑定有多个目标点以及与各个目标点对应的业务操作，在机器人自动化作业过程中，当机器人运行至相应的目标点时，可以执行与当前目标点对应的业务操作，从而更有效地实现整个跨楼层作业的业务流程。

需要说明的是，上述步骤S101和步骤S102并非按照先后顺序执行，控制机器人在每一个楼层运动，以及机器人在各楼层之间侯梯、乘梯、出梯的同步，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠位置、上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在相应楼层的世界地图上，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图。

优选地，当上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：至少一个候梯点时，上述步骤S102中，将上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上可以进一步包括以下处理：控制上述机器人到达当前楼层的至少一个电梯前，将上述机器人所处的候梯位置设置为上述至少一个候梯点中的一个或多个候梯点，其中，每个电梯均对应一个候梯点；将上述一个或多个候梯点的位置信息绑定至即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，简称为SLAM)关键帧，在SLAM发生闭环优化时，对该楼层的世界地图和上述一个或多个候梯点进行优化；控制上述机器人在上述一个或多个候梯点，通过无线通信方式与梯控系统进行交互，执行呼梯操作；在控制上述机器人进入电梯后，在上述机器人运动过程中识别电梯位于上述世界地图的位置与朝向，基于识别结果优化上述一个或多个候梯点的位置信息以及上述机器人处于上述一个或多个候梯点的朝向信息；将上述呼梯操作与上述一个或多个候梯点进行关联，并绑定至该楼层的世界地图。

在优选实施过程中，机器人运动过程中，将该候梯点的位置信息绑定至该候梯点位置对应的SLAM关键帧，存储在包括多个历史位置点的SLAM关键帧的关键帧数据库中。将当前帧与关键帧数据库中的关键帧进行比对，例如，可以利用卷积神经网络预训练模型提取当前位置的图像帧和关键帧数据库中的关键帧的图像特征，卷积神经网络预训练模型的全连接层输出作为提取的图像特征向量。使用零相位分量分析(Zero-phaseComponentAnalysis，简称为ZCA)白化方法对高维图像特征向量进行降维处理并白化，利用中值滤波消除相似矩阵中的噪声，之后通过定义的相似矩阵分别计算当前位置的图像帧与关键帧数据库中每一个关键帧之间的相似度。

在当前位置上的图像帧与关键帧数据库中一个关键帧之间的相似度值大于或等于预定的阈值(例如，70％)时，则初步确定满足预定闭环条件，锁定关键帧数据库中的这一个关键帧，之后以这一个关键帧为基准，再将该关键帧前N个帧和后M个帧(N和M可以根据实际情况动态设置，N可以和M相等，也可以不等，M和N均大于或者等于1)分别与当前位置上的图像帧进行对比，如果所有对比结果中，每个相似度值均大于或者等于预定的阈值(例如，70％)，则确定闭环成立，给SLAM模块提供闭环信号，使SLAM模块可以直接使用该闭环检测结果，执行图像优化操作，具体地，对该楼层的世界地图和上述一个或多个候梯点进行优化。

由此可见，在当前位置的图像帧与关键帧数据库中一个关键帧对比满足预定闭环条件时，并没有直接判定闭环成立，而是将当前位置的图像帧与关键帧数据库中的上述关键帧的前后一个或多个关键帧综合进行图像比对检测，所有对比结果中，当每个相似度值均大于或者等于预定的阈值时，才判定闭环成立，因此大大提升了闭环检测准确性。

优选地，当上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：至少一个乘梯点时，上述步骤S102中，将上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上可以进一步包括以下处理：控制上述机器人进入当前候梯点对应的电梯后，梯控系统通知上述机器人已经到达乘梯点，记录上述机器人当前所处的位置为上述至少一个乘梯点中的一个乘梯点；在上述梯控系统控制电梯门关闭后，上述机器人扫描电梯的水平二维尺寸，根据扫描结果优化上述一个乘梯点的位置信息；将上述机器人的扫描电梯操作与上述一个乘梯点进行关联，并绑定至该电梯对应的起始楼层的世界地图以及目的地楼层的世界地图。

优选地，当上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：至少一个出梯点时，上述步骤S102中，将上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上可以进一步包括以下处理：当上述机器人进入的电梯到达至当前目的地楼层，在接收到梯控系统的到达通知后，触发执行当前目的地楼层的建图操作或者更新地图操作；当接收到梯控系统的电梯门开启完成通知后，触发执行上述机器人的出梯操作，并记录上述机器人当前出梯的位置为上述至少一个出梯点中的一个出梯点；将上述机器人的出梯操作与上述一个出梯点进行关联，并绑定上述当前目的地楼层的世界地图。

以下结合图2进一步描述上述优选实施方式。

图2是根据本发明优选实施例的多层地图创建方法的流程图。如图2所示，该多层地图创建方法包括:

步骤S201：初始时刻，在当前楼层(例如，F1层)选定机器人的初始位置并启动，机器人建立世界坐标系，并基于世界坐标系建立世界地图，记为Map1。

步骤S202：控制机器人运动(例如，人工推动、遥控器控制等)，机器人运动过程中，基于SLAM算法不断更新世界地图；同时基于深度学习算法进行电梯的识别。

步骤S203：控制机器人在F1层运动，并执行业务操作，机器人实时构建Map1场景地图，并将机器人运动轨迹、业务操作基于实时坐标绑定到该Map1场景地图上。

步骤S204：当本楼层地图创建及业务操作完成后，控制机器人到电梯前并静止，并设定该点为候梯点1，同时将候梯点1位置绑定到SLAM关键帧，在SLAM发生闭环优化时，对场景地图及候梯点1位置进行优化，对于有多个电梯的场景，可以设置多个候梯点，每个电梯对应一个侯梯点。

步骤S205：通过无线通信方式(包括但不限于WIFI、3G、4G、5G、Lora等方式)与梯控系统进行交互，执行呼梯操作。

步骤S206：电梯响应机器人呼梯操作后，控制电梯到达机器人所在楼层F1，并开启电梯门后，通过无线通信方式通知机器人电梯已开门，可以进入，此时控制机器人进入电梯；使用深度学习算法在机器人运动过程中识别电梯在世界地图下的位置及朝向，并基于识别结果对人为设定的候梯点1的位置、以及机器人处于候梯点1的朝向进行优化，使得候梯点1更加适合机器人使用；同时，机器人记录该层所建的世界地图为F1层Map1，F1层世界地图绑定有F1层业务场景(例如，机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作)及电梯在该层停靠时的空间建图。

需要说明的是，如果有多个电梯，每个电梯对应一个侯梯点(当然，也可以一个电梯设置多个侯梯点，具体按照实际场景而定)，则有多个侯梯点。对于每个设定的侯梯点，均需要执行上述步骤，以至于每个侯梯点均得到优化，使得每个候梯点更加适合机器人使用。

步骤S207：机器人进入电梯后，通知梯控系统，机器人已到达乘梯点，同时机器人记录乘梯点为乘梯点1。然后梯控系统控制电梯门关闭，并向预定楼层运动；机器人在获知电梯关闭后，扫描电梯水平二维尺寸，记录为长L宽W，同时将乘梯点优化为长为L宽为W的电梯区域。

需要说明的是，如果有多个电梯，每个电梯对应一个乘梯点(当然，也可以一个电梯设置多个乘梯点，具体按照实际场景而定)，则有多个乘梯点。对于每个设定的乘梯点，均需要执行上述步骤，以至于每个乘梯点均得到优化，使得每个候梯点更加适合机器人使用。

步骤S208：电梯到达预定楼层F2后，梯控系统通知机器人到达预定的第一个目的地楼层，机器人触发执行出梯操作，此时建立对应楼层F2的世界地图Map2。

步骤S209：电梯在F2层开门完成后，梯控系统通知机器人开门完成，控制机器人在F2层执行预期的业务逻辑，机器人实时构建Map2场景地图，并将机器人运动轨迹、业务操作基于实时坐标绑定到场景地图Map2上，Map2世界地图包含F2层业务场景及电梯在该层停靠时的空间建图。

步骤S210：机器人完成F2层业务操作后，控制机器人到电梯前并静止，并设定该点为候梯点2，同时将候梯点2位置绑定到SLAM关键帧，在SLAM发生闭环优化时，对场景地图及候梯点2位置进行优化；对于有多个电梯的场景，可以设置多个候梯点。

步骤S211：通过无线通信方式与梯控系统进行交互，执行呼梯操作。

步骤S212：电梯响应机器人呼梯操作后，控制电梯到达机器人所在楼层F2，并开启电梯门后，通过无线通信方式通知机器人电梯已开门，可以进入，此时人为控制机器人进入电梯；深度学习模块在机器人运动过程中不断识别电梯在世界地图下的位置及方向，并基于识别结果对设定的候梯点2的位置、以及机器人在候梯点2的朝向进行优化，使得候梯点2更加适合机器人使用。

步骤S213：根据业务需求，循环执行步骤S206至S211的操作，直至完成全楼层的建图。

需要说明的是，当选择的楼层为新楼层(即机器人未建图的楼层)，则创建新的世界地图(场景地图)并绑定该楼层。当所选择楼层为已建过地图的楼层，则可执行更新及替换操作，更新即对该楼层已经地图进行基于最新场景的实时更新；而替换操作则删除之前所建地图，直接新建地图。

优选地，当上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点还可以包括：至少一个候闸点，则步骤S102中，将上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上可以进一步包括以下处理：控制上述机器人到达当前楼层的至少一个闸机前，将上述机器人所处的候闸机位置设置为上述至少一个候闸点中的一个或多个候闸点，其中，每个闸机均对应一个候闸点；将上述一个或多个候闸点的位置信息绑定至SLAM关键帧，在SLAM发生闭环优化时，对该楼层的世界地图和上述一个或多个候闸点进行优化；控制上述机器人在上述一个或多个候闸点，通过无线通信方式与上述一个或多个候闸点对应的闸机进行交互，执行开闸操作；在接收到闸机开门完成通知后，控制上述机器人通过闸机，并在上述机器人运动过程中识别上述对应的闸机在该楼层的世界地图位置与朝向，基于识别结果优化上述一个或多个候闸点的位置信息以及上述机器人处于上述一个或多个候闸点的朝向信息。

在优选实施过程中，在执行上述步骤S201至步骤S212的过程中，机器人运动过程中，出现一个或多个自动闸机时，需要控制机器人到自动闸机前并静止，并设定上述位置点为一个或多个候闸点，下面以一个候闸点为例进行说明，当出现一个自动闸机时，控制机器人到该自动闸机前并静止，同时将该位置确定为候闸点1，将候闸点1的位置绑定到SLAM关键帧，在SLAM发生闭环优化时，对场景地图及候闸点1位置进行优化；通过无线通信方式与该自动闸机进行交互，执行开闸机操作；自动闸机响应机器人开闸机操作后，控制自动闸机开闸门，并在开闸门后，通过无线通信方式通知机器人自动闸机已开门，可以通过，此时控制机器人通过自动闸机；机器人的深度学习模块在该机器人运动过程中识别自动闸机在世界地图下的位置及朝向，并基于识别结果对设定的候闸点1的位置、以及机器人在候闸点1的朝向进行优化，使得候梯点1更加适合机器人使用。

优选地，在创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还可以包括以下处理：采用所述目标点以及所述世界地图，生成全支撑拓扑地图；提取所述全支撑拓扑地图的主干路径，删除所述全支撑拓扑地图中除所述主干路径以外的路径；判断所述主干路径的目标点中每两个相邻目标点之间的距离，是否小于预定距离阈值，如果当前两个相邻目标点之间的距离小于所述预定距离阈值的情况，则判断该距离对应的两个相邻目标点之间是否存在连接路径，如果不存在连接路径，则补充两个相邻目标点之间的连接路径，循环执行此步骤，直至形成最终的拓扑地图；将所述最终的拓扑地图中的路径绑定在所述世界地图中。

如前所述，通过上述处理，设置了多个目标点，并在世界地图上绑定了这些目标点，因此可以根据上述目标点以及该世界地图，生成全支撑拓扑地图，例如，可以使用相关技术中的A*算法或Dijkstar算法自动生成包括多路径的全支撑拓扑地图，之后可以在该全支撑拓扑地图的基础上，求取最小支撑地图，即，提取全支撑拓扑地图的主干路径，删除所述全支撑拓扑地图中除所述主干路径以外的路径；最终按照每两个相邻目标点之间的距离是否小于预定距离阈值(例如，5米)来判断是否需要补充连接路径，由此将相互邻近的目标点之间的链路进行了合理补充，最终形成一个基础可用的拓扑地图，并将该拓扑地图中的路径也绑定至世界地图中，以供机器人工作使用。机器人在自动化作业过程中，采用与世界地图绑定的预先规划路径，可以更加便捷地实现路径导航。

优选地，在步骤S102的创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还可以包括以下处理：在上述机器人自动化作业过程中，当需要乘坐电梯时，如果当前楼层有多个电梯的情况下，将距离当前位置路径最短的电梯确定为待选电梯；对上述待选电梯对应的候梯点所在的候梯区域中的物体数量和物体密度进行检测，判断上述候梯区域中的物体数量是否大于预定第一阈值以及上述物体密度是否大于预定第二阈值，在物体数量大于预定第一阈值或者上述物体密度大于预定第二阈值时，将上述多个电梯的可选电梯中距离当前位置路径最短的电梯确定为上述待选电梯，循环执行此步骤，当上述候梯区域中的物体数量小于或等于预定第一阈值且上述物体密度小于或等于预定第二阈值时，确定找到需要等待的电梯，上述机器人运动至该电梯的候梯点，执行与该侯梯点对应的业务操作。

在优选实施过程中，机器人自动化工作过程中，要执行乘梯操作时，如果当前楼层仅有一个电梯，基于深度学习算法对候梯区域(候梯区域可以为以侯梯点为中心，环绕侯梯点的指定区域，例如，以侯梯点为圆心，预定数值的数字为半径形成的圆形区域等)进行识别分析，识别候梯区域中物体数量及物体密度，其中，上述物体包括：生物物体和非生物物体，生物物体包括：行人、动物等，非生物物体包括：货物、其他机器人等，当物体数量及物体密度较小，均低于或等于预定的阈值时，则机器人确定运动至该电梯对应的候梯点候梯，如果该候梯点被其他物体占据，则按照预定策略可以运动至候梯区域中可侯梯的区域中侯梯。当物体数量或物体密度较大，有一个值大于预定的阈值时，则继续等待，在检测到行人数量及密度低于或者等于预定的阈值的情况下执行候梯操作。

在优选实施过程中，机器人自动化工作过程中，要执行乘梯操作时，如果当前楼层有多个电梯，可以基于路径最低距离原则，选定距离当前位置路径最短电梯为第一优先电梯，并在进入第一优先电梯的候梯区域前，基于深度学习算法对候梯区域进行识别分析，识别候梯区域物体数量及物体密度，当物体数量及物体密度均低于或等于预定的阈值时，则机器人确定运动至该电梯对应的候梯点候梯，如果该候梯点被其他物体占据，则按照预定策略可以运动至该候梯区域中可侯梯的区域中侯梯。如果物体数量或者物体密度中，有一个高于预定的阈值时，则搜索是否有备选电梯可用，如有备选电梯，则基于路径最低距离原则，继续在当前可选的电梯中选定路径最短电梯为第二优选电梯，并在进入第二优先电梯的候梯区域前，基于深度学习算法对候梯区域进行识别分析，识别候梯区域物体数量及物体密度，当物体数量及物体密度均低于或等于预定的阈值时，则机器人确定运动至该电梯对应的候梯点候梯，如果该候梯点被其他物体占据，则按照预定策略可以运动至该候梯区域中可侯梯的区域中侯梯。如果物体数量或者物体密度中，有一个高于预定的阈值时，则继续搜索是否有备选电梯可用，循环此步骤，直至找到满足条件的电梯。

优选地，在创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还可以包括以下处理：在上述机器人自动化作业过程中，当上述机器人等待的电梯到达后，对电梯内的物体数量以及物体密度进行检测，并对电梯空间占用状况进行分析；在电梯内的物体数量小于或等于预定第三阈值，且该电梯内的物体密度小于或等于第四阈值时，且电梯内未占用空间可容纳上述机器人时，上述机器人确定执行入梯操作，在该电梯的乘梯点执行对应的业务操作；在电梯内的物体数量大于预定第三阈值，或者上述电梯内的物体密度大于第四阈值时，或者电梯内未占用空间不可容纳上述机器人时，上述机器人确定放弃入梯操作，在该电梯离开当前楼层的停靠位置后，继续执行呼梯操作。

在优选实施过程中，当候梯成功电梯到达后，机器人首先基于深度学习算法对电梯内物体数量及物体密度进行分析，基于立体视觉、Lidar等传感器对电梯空间占用进行分析，当物体数量及物体密度均低于或等于预定的阈值，且电梯内未被占用的空间可以容纳机器人时，则执行入梯操作，并在该电梯的乘梯点执行对应的业务操作，例如，触发上述机器人执行扫描电梯操作；当物体数量或者物体密度高于预定的阈值，或者，电梯内未被占用的空间不可以容纳机器人时，则放弃入梯操作，待电梯离开当前楼层的停靠位置后，继续执行呼梯操作。

优选地，在创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还可以包括以下处理：在上述机器人自动化作业过程中，当上述机器人乘梯到达目的地楼层时，对电梯内的物体数量以及物体密度进行检测，并对电梯空间占用状况进行分析；确定无物体阻碍上述机器人出梯的情况下，在该电梯的出梯点触发执行对应的出梯操作；确定小于预定数量阈值的物体阻碍上述机器人出梯的情况下，执行提示操作，在确定无物体阻碍上述机器人出梯时，在该电梯的出梯点触发执行对应的出梯操作；确定大于或等于预定数量阈值的物体阻碍上述机器人出梯的情况下，执行提示操作，并与梯控系统通信控制电梯开门时长，在确定无物体阻碍上述机器人出梯时，在确定无物体阻碍上述机器人出梯时，在该电梯的出梯点触发执行对应的出梯操作。

在优选实施过程中，当机器人乘梯运行到预定的目的地楼层时，机器人首先基于深度学习算法对电梯内的行人数量及密度进行分析，基于立体视觉、Lidar等对电梯空间占用进行分析，当没有物体阻碍机器人出梯时，则执行出梯操作；当存在少量物体(例如，行人等)，但机器人仍然有空间可以执行出梯时，可以先提示行人(例如，语音播报提醒)，当提醒有效，行人避让时，执行出梯操作；当存在大量行人且机器人没有空间可以执行出梯操作时，可以先提示行人(例如，语音播报提醒)，并在一定时间内与梯控系统通信，控制电梯开梯的时长，当提醒有效，行人避让时，执行出梯，当行人不避让时，放弃出梯操作，在电梯关门后重新执行呼梯操作。

优选地，在创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还可以包括以下处理：在上述机器人自动化作业过程中，当需要载入当前楼层的世界地图时，判断上述当前楼层对应的世界地图的数据量是否大于预定数据阈值；在上述数据量小于或等于预定数据阈值时，在上述机器人乘梯时执行该世界地图的全局地图加载操作，当上述机器人出梯后基于上述全局地图进行局部区域地图重定位，根据重定位结果在上述机器人运动至各个目标点时执行对应的业务操作；在上述数据量大于上述预定数据阈值时，在上述机器人乘梯时执行该世界地图的局部地图加载操作，当上述机器人出梯后基于上述局部地图进行局部区域地图重定位，根据重定位结果在上述机器人运动至各个目标点时执行对应的业务操作，并在上述机器人运动过程中逐步实现该世界地图的加载。

在优选实施过程中，在机器人跨楼层运动时，需要对目的楼层的世界地图进行载入，为降低地图载入时的资源消耗，对世界地图的数据量大小进行判断，当地图的数据量小于或者等于预定的阈值，则在机器人乘梯过程中，则进行目的楼层的全地图加载，并在机器人出梯后，基于全局地图进行局部区域地图重定位，并基于重定位结果执行机器人业务操作；当地图的数据量大小大于预定的阈值，则在机器人乘梯过程中，机器人进行目的楼层的局部地图载入，并在机器人出梯后基于局部地图进行地图重定位，并基于重定位结果在机器人运动至该楼层的各个目标点时执行对应的业务操作；并在机器人运动过程中逐渐加载全部地图。

根据本发明的另一方面，提供了一种多层地图创建装置。

图3是根据本发明实施例的多层地图创建装置的结构框图。如图3所示，该多层地图创建装置包括：控制模块30，用于响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；建图模块32，对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠位置、上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图，其中，上述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点。

图3所示的装置，控制模块30响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动(例如，人工推动、使用遥控器操控等方式)；建图模块32对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠位置、上述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点(包括但不限于：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点)、以及各个上述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完上述机器人待到达的所有楼层的世界地图。因此，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动，即可实现多层场景的便捷建图，无需技术人员过多参与及使用特殊建图工具，提升了机器人智能化水平及使用便捷度。所建地图环境适应性强，在出现局部环境变化情况下能够及时更新。并且，上述地图中还绑定有多个目标点以及与各个目标点对应的业务操作，在机器人自动化作业过程中，当机器人运行至相应的目标点时，可以执行与当前目标点对应的业务操作，从而实现整个跨楼层作业的业务逻辑。

优选地，上述建图模块32，还用于将上述机器人的运动轨迹上的至少一个候闸点、以及各个上述至少一个候闸点对应的业务操作绑定在上述所有楼层的世界地图上。

需要说明的是，上述多层地图创建装置中的各模块相互结合的优选实施方式，具体可以参见图1至图2所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

根据本发明实施例，提供了一种机器人。

图4是根据本发明实施例的机器人的结构框图。如图4所示，根据本发明的机器人包括：存储器40及处理器42，上述存储器40，用于存储计算机执行指令；上述处理器42，用于执行上述存储器存储的计算机执行指令，使得上述机器人执行如上述实施例提供的多层地图创建方法。

处理器42可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器102还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

存储器40作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的目标物体的识别方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理。

存储器40可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器40可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

上述一个或者多个模块存储在上述存储器40中，当被上述处理器42执行时，执行如图1和图2所示实施例中的多层地图创建方法。

上述机器人的具体细节可以对应参阅图1和图2所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

综上所述，借助本发明提供的上述实施例，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动，即可实现多层场景的便捷建图，无需技术人员过多参与及使用特殊建图工具，提升了机器人智能化水平及使用便捷度。所建地图环境适应性强，在出现局部环境变化情况下能够及时更新。上述地图中还绑定有多个目标点以及与各个目标点对应的业务操作，在机器人自动化作业过程中，当机器人运行至相应的目标点时，可以执行与当前目标点对应的业务操作，从而更有效地实现整个跨楼层作业的业务流程。目标点中侯梯点和侯闸点的位置以及机器人在侯梯点和侯闸点的朝向基于深度学习算法进行了优化，使得候梯点和侯闸点更加适合机器人使用。此外，基于深度学习算法的检测与分析实现了机器人侯梯流程，基于深度学习算法的检测与分析，及立体视觉、Lidar等空间占用分析的逻辑策略实现了机器人入梯流程和机器人出梯流程。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种多层地图创建方法，其特征在于，包括：

响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；

对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，标记识别到的电梯在该楼层的停靠区域，将所述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个所述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图，其中，所述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点。

2.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，当所述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：至少一个候梯点时，将所述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个所述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上包括：

控制所述机器人到达当前楼层的至少一个电梯前，将所述机器人所处的候梯位置设置为所述至少一个候梯点中的一个或多个候梯点，其中，每个电梯均对应一个候梯点；

将所述一个或多个候梯点的位置信息绑定至即时定位与建图SLAM关键帧，在SLAM发生闭环优化时，对该楼层的世界地图和所述一个或多个候梯点进行优化；

控制所述机器人在所述一个或多个候梯点，通过无线通信方式与梯控系统进行交互，执行呼梯操作；

在控制所述机器人进入电梯后，在所述机器人运动过程中识别电梯位于所述世界地图的位置与朝向，基于识别结果优化所述一个或多个候梯点的位置信息以及所述机器人处于所述一个或多个候梯点的朝向信息；

将所述呼梯操作与所述一个或多个候梯点进行关联，并绑定至该楼层的世界地图。

3.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，当所述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：至少一个乘梯点时，将所述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个所述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上包括：

控制所述机器人进入当前候梯点对应的电梯后，梯控系统通知所述机器人已经到达乘梯点，记录所述机器人当前所处的位置为所述至少一个乘梯点中的一个乘梯点；

在所述梯控系统控制电梯门关闭后，所述机器人扫描电梯的水平二维尺寸，根据扫描结果优化所述一个乘梯点的位置信息；

将所述机器人的扫描电梯操作与所述一个乘梯点进行关联，并绑定至该电梯对应的起始楼层的世界地图以及目的地楼层的世界地图。

4.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，当所述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：至少一个出梯点时，将所述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个所述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上包括：

当所述机器人进入的电梯到达至当前目的地楼层，在接收到梯控系统的到达通知后，触发执行当前目的地楼层的建图操作或者更新地图操作；

当接收到梯控系统的电梯门开启完成通知后，触发执行所述机器人的出梯操作，并记录所述机器人当前出梯的位置为所述至少一个出梯点中的一个出梯点；

将所述机器人的出梯操作与所述一个出梯点进行关联，并绑定所述当前目的地楼层的世界地图。

5.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，所述所有楼层的世界地图中绑定的目标点还包括：至少一个候闸点，将所述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个所述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上包括：

控制所述机器人到达当前楼层的至少一个闸机前，将所述机器人所处的候闸机位置设置为所述至少一个候闸点中的一个或多个候闸点，其中，每个闸机均对应一个候闸点；

将所述一个或多个候闸点的位置信息绑定至SLAM关键帧，在SLAM发生闭环优化时，对该楼层的世界地图和所述一个或多个候闸点进行优化；

控制所述机器人在所述一个或多个候闸点，通过无线通信方式与所述一个或多个候闸点对应的闸机进行交互，执行开闸操作；

在接收到闸机开门完成通知后，控制所述机器人通过闸机，并在所述机器人运动过程中识别所述对应的闸机在该楼层的世界地图位置与朝向，基于识别结果优化所述一个或多个候闸点的位置信息以及所述机器人处于所述一个或多个候闸点的朝向信息。

6.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还包括：

采用所述目标点以及所述世界地图，生成全支撑拓扑地图；

提取所述全支撑拓扑地图的主干路径，删除所述全支撑拓扑地图中除所述主干路径以外的路径；

判断所述主干路径的目标点中每两个相邻目标点之间的距离，是否小于预定距离阈值，如果当前两个相邻目标点之间的距离小于所述预定距离阈值的情况，则判断该距离对应的两个相邻目标点之间是否存在连接路径，如果不存在连接路径，则补充两个相邻目标点之间的连接路径，循环执行此步骤，直至形成最终的拓扑地图；

将所述最终的拓扑地图中的路径绑定在所述世界地图中。

7.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，在创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还包括：

在所述机器人自动化作业过程中，当需要乘坐电梯时，如果当前楼层有多个电梯的情况下，将距离当前位置路径最短的电梯确定为待选电梯；

对所述待选电梯对应的候梯点所在的候梯区域中的物体数量和物体密度进行检测，判断所述候梯区域中的物体数量是否大于预定第一阈值以及所述物体密度是否大于预定第二阈值，在物体数量大于预定第一阈值或者所述物体密度大于预定第二阈值时，将所述多个电梯的可选电梯中距离当前位置路径最短的电梯确定为所述待选电梯，循环执行此步骤，当所述候梯区域中的物体数量小于或等于预定第一阈值且所述物体密度小于或等于预定第二阈值时，确定找到需要等待的电梯，所述机器人运动至该电梯的候梯点，执行与该侯梯点对应的业务操作。

8.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，在创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还包括：

在所述机器人自动化作业过程中，当所述机器人等待的电梯到达后，对电梯内的物体数量以及物体密度进行检测，并对电梯空间占用状况进行分析；

在电梯内的物体数量小于或等于预定第三阈值，且该电梯内的物体密度小于或等于第四阈值时，且电梯内未占用空间可容纳所述机器人时，所述机器人确定执行入梯操作，在该电梯的乘梯点执行对应的业务操作；

在电梯内的物体数量大于预定第三阈值，或者所述电梯内的物体密度大于第四阈值时，或者电梯内未占用空间不可容纳所述机器人时，所述机器人确定放弃入梯操作，在该电梯离开当前楼层的停靠区域后，继续执行呼梯操作。

9.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，在创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还包括：

在所述机器人自动化作业过程中，当所述机器人乘梯到达目的地楼层时，对电梯内的物体数量以及物体密度进行检测，并对电梯空间占用状况进行分析；

确定无物体阻碍所述机器人出梯的情况下，在该电梯的出梯点触发执行对应的出梯操作；

确定小于预定数量阈值的物体阻碍所述机器人出梯的情况下，执行提示操作，在确定无物体阻碍所述机器人出梯时，在该电梯的出梯点触发执行对应的出梯操作；

确定大于或等于预定数量阈值的物体阻碍所述机器人出梯的情况下，执行提示操作，并与梯控系统通信控制电梯开门时长，在确定无物体阻碍所述机器人出梯时，在确定无物体阻碍所述机器人出梯时，在该电梯的出梯点触发执行对应的出梯操作。

10.根据权利要求1所述的多层地图创建方法，其特征在于，在创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图之后，还包括：

在所述机器人自动化作业过程中，当需要载入目的楼层的世界地图时，判断所述目的楼层对应的世界地图的数据量是否大于预定数据阈值；

在所述数据量小于或等于预定数据阈值时，在所述机器人乘梯时执行该世界地图的全局地图加载操作，当所述机器人出梯后基于所述全局地图进行局部区域地图重定位，根据重定位结果在所述机器人运动至各个目标点时执行对应的业务操作；

在所述数据量大于所述预定数据阈值时，在所述机器人乘梯时执行该世界地图的局部地图加载操作，当所述机器人出梯后基于所述局部地图进行局部区域地图重定位，根据重定位结果在所述机器人运动至各个目标点时执行对应的业务操作，并在所述机器人运动过程中逐步实现该世界地图的加载。

11.一种多层地图创建装置，其特征在于，包括：

控制模块，用于响应控制操作，控制机器人基于电梯在多个楼层之间实现跨楼层运动；

建图模块，对于每一个楼层，基于世界坐标系建立该楼层的世界地图，在机器人运动过程中，对该楼层的世界地图进行更新，将识别到的电梯在该楼层的停靠区域、所述机器人在该楼层的运动轨迹上的多个目标点、以及各个所述目标点对应的业务操作绑定在该楼层的世界地图上，循环执行此步骤，直至创建完所述机器人待到达的所有楼层的世界地图，其中，所述所有楼层的世界地图中绑定的目标点包括：初始位置点、至少一个候梯点、至少一个乘梯点、至少一个出梯点、至少一个目的地点。

12.根据权利要求11所述的多层地图创建装置，其特征在于，所述建图模块，还用于将所述机器人的运动轨迹上的至少一个候闸点、以及各个所述至少一个候闸点对应的业务操作绑定在所述所有楼层的世界地图上。

13.一种机器人，包括：存储器及处理器，其特征在于，

存储器，用于存储计算机执行指令；

处理器，用于执行存储器存储的计算机执行指令，使得机器人执行如权利要求1至10中任一项的方法。

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