CN115755935A - 一种室内地图障碍物填充方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种室内地图障碍物填充方法。该方法包括下述步骤：室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图，SLAM地图和障碍物地图尺寸一致；对比SLAM地图和障碍物地图得到差异障碍物，差异障碍物为包含在障碍物地图中且未包含在SLAM地图中的障碍物；若差异障碍物满足预设条件，则将差异障碍物填充至SLAM地图中。本发明通过设置专门的障碍物地图，解决部分障碍物无法识别的问题，使地图上障碍物标记更加准确，保证机器人正常规划路径。

Description

一种室内地图障碍物填充方法

技术领域

本发明涉及室内机器人领域，更具体地说，涉及一种室内地图障碍物填充方法。

背景技术

室内机器人能够自主规划路径，自主完成室内作业任务，减少用户家务劳动，提高生活质量。室内机器人需要建立室内地图以及障碍物地图，以便后期规划行进路径。现有室内机器人使用某一种传感器来建图，例如使用激光雷达来建图，但因一些物品对光线具有反射或透射作用，例如镜子和玻璃，还有一些矮于激光雷达的障碍物，导致激光雷达无法准确识别障碍物，这样会出现室内机器人实际无法到达，但地图上又未标记为障碍物的区域，从而影响室内机器人正常作业。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，提供一种室内地图障碍物填充方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种室内地图障碍物填充方法，包括下述步骤：

室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图，所述SLAM地图和所述障碍物地图尺寸一致；

对比所述SLAM地图和所述障碍物地图得到差异障碍物，所述差异障碍物为包含在所述障碍物地图中且未包含在所述SLAM地图中的障碍物；

若所述差异障碍物满足预设条件，则将所述差异障碍物填充至所述SLAM地图中。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图包括：

室内机器人在行进且执行作业过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图包括：

室内机器人在行进过程中使用激光雷达扫描室内环境，建立室内环境对应的SLAM地图。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图包括：

室内机器人在行进过程中通过第二传感器识别室内环境中的障碍物，建立室内环境对应的障碍物地图；所述第二传感器包括碰撞传感器、沿边传感器和悬崖传感器中的至少一种。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在行进过程中机身左右两侧发生连续碰撞，若两个碰撞点之间的距离小于一个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将两个碰撞点的连线添加上障碍物。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在沿边行进过程中发生碰撞，若沿边添加的障碍物点和碰撞点之间的距离小于半个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将碰撞点和沿边添加的障碍物点之间的连线添加上障碍物。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在沿边行进过程中检测到悬崖，若沿边添加的障碍物点和悬崖传感器触发添加的点之间的距离小于半个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将沿边添加的障碍物点和悬崖传感器触发添加的点之间的连线添加上障碍物。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在沿边行进过程中若绕障碍物一圈且移动方向为预设转动方向，则将绕行围闭的区域作为障碍物。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在遇到障碍物后脱困，将障碍物脱困点添加到障碍物地图中。

进一步，在本发明所述的室内地图障碍物填充方法中，所述对比所述SLAM地图和所述障碍物地图得到差异障碍物包括：将所述SLAM地图和所述障碍物地图进行逐行扫描对比得到差异障碍物；

所述若所述差异障碍物满足预设条件包括：所述差异障碍物为沿边障碍物或碰撞障碍物或悬崖障碍物，且为连续障碍物，且障碍物大于预设尺寸。

实施本发明的一种室内地图障碍物填充方法，具有以下有益效果：本发明通过设置专门的障碍物地图，解决部分障碍物无法识别的问题，使地图上障碍物标记更加准确，保证机器人正常规划路径。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例提供的室内地图障碍物填充的流程图；

图2a为本发明实施例提供的SLAM地图；

图2b为本发明实施例提供的障碍物地图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

在一优选实施例中，参考图1，本实施例的室内地图障碍物填充方法应用于室内机器人，室内机器人能够自主在室内移动并在移动过程中建图。室内机器人进入一个新的室内环境后，需要对室内环境进行建图。具体的，该室内地图障碍物填充方法包括下述步骤：

S1、室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图，SLAM地图和障碍物地图尺寸一致。

具体的，室内机器人在室内行进，行进过程中获取环境数据，根据环境数据建立室内环境对应的SLAM地图。室内机器人在室内行进过程中，同时通过第二传感器检测室内环境中的障碍物信息，根据环境障碍物信息建立室内环境对应的障碍物地图。需要说明的是，本实施例的第一传感器和第二传感器为功能不同的传感器，第一传感器能够更好的得到SLAM地图，第二传感器能够更好的检测障碍物。第一传感器和第二传感器采集的数据不同，因第一传感器和第二传感器功能和采集的数据不同，利用不同传感器的检测优势，可以进行功能互补，从不同角度获取障碍物信息，从而在高效建图同时准确得到障碍物信息。

可以理解的，本实施例室内机器人仅需要在室内环境中行进一遍，即可同时获得室内环境对应的SLAM地图和障碍物地图。进一步，因SLAM地图和障碍物地图为同一室内环境得到，所以SLAM地图和障碍物地图尺寸一致。SLAM地图和障碍物地图尺寸一致，方便对比SLAM地图和障碍物地图对比得到差异障碍物。

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图)，SLAM问题可以描述为:机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。本实施例的SLAM地图是指使用SLAM技术建立的室内环境对应的地图。

S2、对比SLAM地图和障碍物地图得到差异障碍物，差异障碍物为包含在障碍物地图中且未包含在SLAM地图中的障碍物。

具体的，室内机器人得到SLAM地图和障碍物地图后，对比SLAM地图和障碍物地图得到差异障碍物，差异障碍物为包含在障碍物地图中且未包含在SLAM地图中的障碍物。也就是说，通过对比SLAM地图和障碍物地图，查找出同一位置上障碍物地图有但SLAM地图没有的障碍物，从而解决SLAM地图探测过程中没有发现的障碍物。

作为选择，对比SLAM地图和障碍物地图时，因SLAM地图和障碍物地图尺寸一致，将SLAM地图和障碍物地图进行逐行扫描对比，在同一位置上，若SLAM地图上显示没有障碍物，而障碍物地图上显示有障碍物，则认为该障碍物为差异障碍物。当SLAM地图和障碍物地图全部扫描结束时，得到所有差异障碍物。

S3、若差异障碍物满足预设条件，则将差异障碍物填充至SLAM地图中。

具体的，通过对比得到SLAM地图和障碍物地图的差异障碍物后，需进一步验证差异障碍物是否满足预设条件，若差异障碍物满足预设条件，则将差异障碍物填充至SLAM地图中。作为选择，差异障碍物满足预设条件包括：差异障碍物为沿边障碍物或碰撞障碍物或悬崖障碍物，且为连续障碍物，且障碍物大于预设尺寸。

本实施例通过设置专门的障碍物地图，解决部分障碍物无法识别的问题，使地图上障碍物标记更加准确，保证机器人正常规划路径。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图包括：室内机器人在行进且执行作业过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图。也就是说，室内机器人在行进同时进行功能性作业，在建图同时完成功能性作业，提高能效。例如，室内机器人为室内扫地机，室内扫地机在清扫地面同时建立SLAM地图和障碍物地图。本实施例室内机器人在建图同时完成功能性作业，提高能效。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图包括：室内机器人在行进过程中使用激光雷达扫描室内环境，建立室内环境对应的SLAM地图。室内机器人在行进过程中使用激光雷达扫描室内环境，得到室内环境参数，进而使用SLAM建图算法得到室内环境对应的SLAM地图。本实施例使用激光雷达建立SLAM地图，因激光雷达精度高，可获得较好的SLAM地图。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图包括：室内机器人在行进过程中通过第二传感器识别室内环境中的障碍物，建立室内环境对应的障碍物地图。第二传感器为接触性近距离传感器，使用接触性近距离传感器使障碍物检测更为准确；作为选择，第二传感器包括但不限于碰撞传感器、沿边传感器和悬崖传感器等，其中碰撞传感器用于检测室内机器人与障碍物发生碰撞，沿边传感器用于检测机器人是否位于室内环境的边界，悬崖传感器用于检测室内环境是否出现凹陷区域。当然，其他能够接触性近距离检测障碍物的传感器也可作为第二传感器。本实施例选用接触性近距离传感器用于检测障碍物，使得障碍物的检测更为准确。

对于激光雷达和接触性近距离传感器进行举例说明，参考图2a和图2b，图2a为SLAM地图，图2b为障碍物地图。图2a和图2b中矩形10框标记的地方在实际环境中是一块玻璃，激光雷达扫描时并未将该玻璃作为障碍物，但障碍物地图中能够检测出该玻璃为障碍物。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：室内机器人在行进过程中使用碰撞传感器检测机器人与障碍物之间的碰撞，当室内机器人在行进过程中机身左右两侧发生连续碰撞，计算出两个碰撞点之间的距离。若两个碰撞点之间的距离小于一个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将两个碰撞点的连线添加上障碍物。本实施例解决了室内机器人在狭窄区域行进时的障碍物检测问题，使室内地图的障碍物标记更加准确。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：室内机器人在行进过程中使用碰撞传感器检测机器人与障碍物之间的碰撞，使用沿边传感器检测室内机器人的沿边状态，若室内机器人在沿边行进过程中发生碰撞，计算出沿边添加的障碍物点和碰撞点之间的距离。若沿边添加的障碍物点和碰撞点之间的距离小于半个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将碰撞点和沿边添加的障碍物点对应点之间的连线添加上障碍物。本实施例解决了室内机器人在沿边行进时的障碍物检测问题，使室内地图的障碍物标记更加准确。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：室内机器人在行进过程中使用沿边传感器检测室内机器人的沿边状态，使用悬崖传感器检测室内机器人是否位于悬崖位置，若室内机器人在沿边行进过程中检测到悬崖，则计算出沿边添加的障碍物点和崖传感器触发添加的点之间的距离。若沿边添加的障碍物点和崖传感器触发添加的点之间的距离小于半个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将崖传感器触发添加的点和沿边添加的障碍物点之间的连线添加上障碍物。本实施例解决了室内机器人在沿边悬崖出的障碍物检测问题，使室内地图的障碍物标记更加准确。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：室内机器人在沿边行进的时候，有时候会遇到低矮障碍物，此时会一直碰撞低矮障碍物。对于这类低矮障碍物，本实施例中室内机器人在行进过程中使用碰撞传感器检测机器人与障碍物之间的碰撞，使用沿边传感器检测室内机器人的沿边状态，室内机器人在沿边行进过程中发生若绕障碍物碰撞一圈且移动方向为预设转动方向，则将绕行围闭形成的区域作为障碍物。作为选择，若绕障碍物碰撞一圈且移动方向为顺时针方向，则按照种子填充法对障碍物进行填充，求出圈内的点，并将该障碍物添加到SLAM地图上。本实施例给出了低矮障碍物的检测方法，解决了激光雷达无法检测到低矮障碍物的问题，从而避免地图中出现室内机器人实际无法到达，但地图上又未标记为障碍物的区域。

在一些实施例的室内地图障碍物填充方法中，室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：室内机器人在行进过程中可能遇到障碍物，例如U型椅子、吧台桌、风扇底座等，此时机器人会进行脱困尝试。若室内机器人在遇到障碍物后脱困，将障碍物脱困点添加到障碍物地图中，这样室内机器人在后期导航时就会避开该障碍物，避免再次被困。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据此实施，并不能限制本发明的保护范围。凡跟本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种室内地图障碍物填充方法，其特征在于，包括下述步骤：

室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图，所述SLAM地图和所述障碍物地图尺寸一致；

对比所述SLAM地图和所述障碍物地图得到差异障碍物，所述差异障碍物为包含在所述障碍物地图中且未包含在所述SLAM地图中的障碍物；

若所述差异障碍物满足预设条件，则将所述差异障碍物填充至所述SLAM地图中。

2.根据权利要求1所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图包括：

室内机器人在行进且执行作业过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图，同时通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图。

3.根据权利要求1所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述室内机器人在行进过程中通过第一传感器建立室内环境对应的SLAM地图包括：

室内机器人在行进过程中使用激光雷达扫描室内环境，建立室内环境对应的SLAM地图。

4.根据权利要求1或2所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述通过第二传感器建立室内环境对应的障碍物地图包括：

室内机器人在行进过程中通过第二传感器识别室内环境中的障碍物，建立室内环境对应的障碍物地图；所述第二传感器包括碰撞传感器、沿边传感器和悬崖传感器中的至少一种。

5.根据权利要求4所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在行进过程中机身左右两侧发生连续碰撞，若两个碰撞点之间的距离小于一个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将两个碰撞点的连线添加上障碍物。

6.根据权利要求4所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在沿边行进过程中发生碰撞，若沿边添加的障碍物点和碰撞点之间的距离小于半个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将碰撞点和沿边添加的障碍物点之间的连线添加上障碍物。

7.根据权利要求4所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在沿边行进过程中检测到悬崖，若沿边添加的障碍物点和悬崖传感器触发添加的点之间的距离小于半个机身长度，且机身移动幅度小于预设幅度，则将沿边添加的障碍物点和悬崖传感器触发添加的点之间的连线添加上障碍物。

8.根据权利要求4所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在沿边行进过程中若绕障碍物一圈且移动方向为预设转动方向，则将绕行围闭的区域作为障碍物。

9.根据权利要求4所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述室内机器人在行进过程中通过传感器识别室内环境中的障碍物包括：

室内机器人在遇到障碍物后脱困，将障碍物脱困点添加到障碍物地图中。

10.根据权利要求1所述的室内地图障碍物填充方法，其特征在于，所述对比所述SLAM地图和所述障碍物地图得到差异障碍物包括：将所述SLAM地图和所述障碍物地图进行逐行扫描对比得到差异障碍物；

所述若所述差异障碍物满足预设条件包括：所述差异障碍物为沿边障碍物或碰撞障碍物或悬崖障碍物，且为连续障碍物，且障碍物大于预设尺寸。

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