WO2021212609A1 - 地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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WO2021212609A1
WO2021212609A1 PCT/CN2020/093427 CN2020093427W WO2021212609A1 WO 2021212609 A1 WO2021212609 A1 WO 2021212609A1 CN 2020093427 W CN2020093427 W CN 2020093427W WO 2021212609 A1 WO2021212609 A1 WO 2021212609A1
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map
shop
designated
view
robot
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苏雄飞
王虎
周宸
陈远旭
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平安科技（深圳）有限公司
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    • G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds

Definitions

  • the present application also provides a computer-readable storage medium on which computer-readable instructions are stored, and when the computer-readable instructions are executed by a processor, the steps of the above-mentioned map construction method are realized, wherein the map construction The method includes the following steps:
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a map construction method according to an embodiment of the present application
  • the map construction method of an embodiment of the application includes:
  • the above-mentioned target organization may specifically be a shopping mall, and the shopping mall is generally provided with a shopping instruction map correspondingly, and the above-mentioned schematic diagram may be a picture obtained by shooting the shopping instruction map.
  • a computer vision algorithm is used to segment the road element area and the shop element area in the above-mentioned plan view to generate a semantic map corresponding to the above-mentioned plan view.
  • computer vision is one of the most popular research fields in the field of deep learning, and computer vision is actually a cross-disciplinary interdisciplinary, including computer science, mathematics, engineering, physics (optics), biology (neuroscience) And psychology, etc.
  • the above-mentioned computer vision algorithms are algorithms related to computer vision.
  • the nodes represent important locations in the environment, such as corners, doors, elevators, stairs, etc., and the edges represent the connections between nodes, such as corridors. Wait.
  • the corresponding topological map can be generated.
  • the generated topological map is a map that the robot can understand, and the robot navigates and moves within the target organization according to the topological map.
  • This embodiment obtains a schematic plan view of the target organization, then uses a corresponding algorithm to generate a semantic map corresponding to the schematic plan view, and finally intelligently generates a topological map for the robot to navigate and move within the target organization based on the semantic map, so that It is no longer necessary for the robot to rely on its own sensors to obtain the environmental information in the target organization in the actual scene, and perform fusion analysis of the environmental information to create the corresponding environmental map, which effectively reduces the time and cost required to generate the map, and improves Improve the efficiency of creating maps.
  • the method includes:
  • S301 Mark all the positioning points by using a preset third color to obtain the marked positioning points, where the third color, the first color, and the second color are different colors from each other ;
  • step S313 the method includes:
  • a classification algorithm is used to perform a one-to-one mapping process for all the store names and all the store numbers to generate the name-number mapping list.
  • the selection of the above classification algorithm is not specifically limited, and the existing commonly used classification algorithm can be used.
  • the above name-number mapping list is stored in the specified file directory for subsequent recall.
  • the specific directory address of the aforementioned designated file directory is not specifically limited, and can be set according to actual conditions, and preferably may be a directory address with a larger storage space.
  • the method includes:
  • S3141 Perform position location processing on the store environment image by using a feature matrix algorithm of visual geometry according to the shooting angle of view, and determine the second position of the robot relative to the topological map;
  • the aforementioned feature matrix algorithm of visual geometry is an algorithm related to geometric features and matrix features in computer vision.
  • This embodiment does not specifically limit the selection of the aforementioned feature matrix algorithm of visual geometry, and existing commonly used features of visual geometry can be used.
  • Matrix algorithm When the second position is obtained, finally, the position of the robot is corrected on the topological map based on the second position. Among them, after the second position is obtained, it is first judged whether the second position and the first position are the same position. If the two are different positions, the position mark of the robot is changed from the first position to the The second position method is used to realize the position correction of the robot positioning. If the second position is the same position as the first position, there is no need to perform position correction on the robot. According to the shooting perspective of the store environment image, this embodiment can use the corresponding specific algorithm to accurately calculate the current position of the robot, and then can correct the position of the robot's previous rough positioning on the topological map, effectively improving the robot positioning The accuracy of the location information.
  • the segmentation module 2 is configured to use a computer vision algorithm to segment the road element area and the shop element area in the schematic plan view to generate a semantic map corresponding to the schematic plan view;
  • the above-mentioned segmentation module includes:
  • a receiving module configured to receive the shop environment image returned by the robot, and identify a designated shop mark corresponding to the shop environment image
  • the screening module is used to filter out the designated store number corresponding to the designated store name from the pre-stored name-number mapping list;
  • the above-mentioned map construction device includes:
  • a topological map corresponding to the semantic map is generated according to preset rules, so that the robot can navigate and move within the target organization according to the topological map.
  • a topological map corresponding to the semantic map is generated according to preset rules, so that the robot can navigate and move within the target organization according to the topological map.

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Abstract

一种地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取目标机构的平面示意图（S1）；采用计算机视觉算法对平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与平面示意图对应的语义地图（S2）；按照预设规则生成与语义地图对应的拓扑地图（S3）。该方法通过获取目标机构的平面示意图，之后采用相应算法生成与该平面示意图对应的语义地图，最后智能地根据该语义地图来便捷的生成用于机器人在目标机构内导航移动的拓扑地图，提高了创建地图的效率。该方法还涉及区块链技术，所述目标机构的平面示意图可存储于区块链中。

Description

地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请要求于2020年04月24日提交中国专利局、申请号为202010333655.6，发明名称为“地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及机器人技术领域，具体涉及一种地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
目前，机器人构建地图的方法有很多，同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping，简称SLAM)为最常用的方法，其通常是指在机器人或者其他载体上，通过对各种传感器数据进行采集和计算，生成对其自身位置姿态的定位和场景地图信息的系统，这种地图构建方法在自动驾驶、服务型机器人、无人机、AR/VR等领域有着广泛的同用，可以说凡是拥有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统。但是发明人意识到，SLAM系统的建图速度容易受到环境影响，且需要机器人去实际场景构建地图，费时费力，构建地图的效率低。
技术问题
本申请的主要目的为提供一种地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有采用SLAM系统进行构建地图的方法的建图速度容易受到环境影响，且需要机器人去实际场景构建地图，费时费力，构建地图的效率低的技术问题。
技术解决方案
为实现上述目的，第一方面，本申请提出一种地图构建方法，所述方法包括步骤：
获取目标机构的平面示意图；
采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
第二方面，本申请还提供一种地图构建装置，包括：
第一获取模块，用于获取目标机构的平面示意图；
分割模块，用于采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
生成模块，用于按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
第三方面，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述地图构建方法的步骤，其中，所述地图构建方法包括以下步骤：
获取目标机构的平面示意图；
采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述地图构建方法的步骤，其中，所述地图构建方法包括以下步骤：
获取目标机构的平面示意图；
采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
有益效果
本申请中提供的地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质，不再需要机器人依靠自身安装的传感器去实际场景中获取目标机构内的环境信息，并对环境信息进行融合分析进而来创建相应的环境地图，有效的降低了生成地图所需的时间与成本，提高了创建地图的效率。
附图说明
图1是本申请一实施例的地图构建方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例的地图构建装置的结构示意图；
图3是本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。
本发明的最佳实施方式
为了解决上述问题，本申请提供了一种地图构建方法，涉及区块链技术，具体可参照图1，本申请一实施例的地图构建方法，包括：
S1：获取目标机构的平面示意图；
S2：采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
S3：按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
如上述步骤S1至S3上述，本方法实施例的执行主体为一种地图构建装置。在实际应用中，该地图构建装置可以通过虚拟装置，例如软件代码实现，也可以通过写入或集成有相关执行代码的实体装置实现，且可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。举例地，该地图构建装置为与机器人之间通讯连接，且对机器人起到命令控制作用的终端设备，如平板电脑。本实施例提供的地图构建装置能够智能快捷地生成用于协助机器人在目标机构内移动导航的拓扑地图。具体地，首先获取目标机构的平面示意图。其中，上述目标机构具体可以为商城，且商城一般对应设置有购物指示地图，上述平面示意图可通过对该购物指示地图进行拍摄后得到的图片。然后采用计算机视觉算法对上述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与上述平面示意图对应的语义地图。其中，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，且计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学，数学，工程学，物理学(光学)，生物学(神经科学)和心理学等等，上述计算机视觉算法为与计算机视觉相关的算法。可以通过使用与上述计算机视觉算法对应的指定公式来计算出平面示意图中的所有元素区域的得分，然后根据各元素区域的具体得分详情来划分出道路元素区域与店铺元素区域，且上述元素区域包括道路元素区域与店铺元素区域。另外，上述语义地图是通过图像语义分割操作来为场景理解提供语义信息的地图，上述场景理解就是标注图像与目标机构所在环境中其他物体之间的关系，机器人可以根据生成的上述语义地图来识别目标机构中的场景。在生成了上述语义地图后，最后按照预设规则生成与上述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据上述拓扑地图在上述目标机构内导航移动。其中，上述拓扑地图(topological map)是指地图学中一种统计地图,一种保持点与线相对位置关系正确而不一定保持图形形状与面积、距离、方向正确的抽象地图。另外，拓扑地图为把室内环境表示为带节点和相关连接线的拓扑结构图，节点表示环境中的重要位置点，例如拐角、门、电梯、楼梯等，边表示节点间的连接关系，如走廊等。在本实施例，通过在语义地图中生成一定数量的节点，以及完善节点之间的连接关系，并能生成对应的拓扑地图。生成的拓扑地图为机器人能够理解的地图，且机器人根据上述拓扑地图在上述目标机构内进行导航移动。本实施例通过获取目标机构的平面示意图，之后采用相应算法生成与该平面示意图对应的语义地图，最后智能地根据该语义地图来便捷的生成用于机器人在目标机构内导航移动的拓扑地图，使得不再需要机器人依靠自身安装的传感器去实际场景中获取目标机构内的环境信息，并对环境信息进行融合分析进而来创建相应的环境地图，有效的降低了生成地图所需的时间与成本，提高了创建地图的效率。
需要强调的是，为进一步保证所述目标机构的平面示意图的私密和安全性，所述目标机构的平面示意图还可以存储于一区块链的节点中。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S2，包括：
S200：调用与所述计算机视觉算法对应的指定公式计算所述平面示意图中所有元素区域的得分，其中，所述指定公式为：
Figure PCTCN2020093427-appb-000001
其中，所述c i表示所述平面示意图中的第i个元素区域，H(c i)是c i中空洞的个数，Area(c i)是ci围绕的矩形区域面积，Deviation(c i)是c i中心与平面示意图的中心之间的距离，且Coverage(c i)的计算公式为Coverage(c i)＝∑ j≠iI(c i∩c j)，I是指示函数，指代任意两个相邻元素区域i和j的交集；
S201：从所有所述得分中筛选出满足预设条件的指定分数；
S202：将与所述指定分数对应的指定元素区域确定为所述道路元素区域，并将除所述指定元素区域外的其他元素区域确定为所述店铺区域，得到与所述平面示意图对应的所述语义地图。
如上述步骤S200至S202所述，上述采用计算机视觉算法对上述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与上述平面示意图对应的语义地图的步骤，具体可包括：首先调用与上述计算机视觉算法对应的指定公式计算上述平面示意图中所有元素区域的得分，其中，上述指定公式为：
Figure PCTCN2020093427-appb-000002
其中，上述c i表示上述平面示意图中的第i个元素区域，H(c i)是c i中空洞的个数，Area(c i)是ci围绕的矩形区域面积，Deviation(c i)是c i中心与平面示意图的中心之间的距离，且Coverage(c i)的计算公式为Coverage(c i)＝∑ j≠iI(c i∩c j)，I是指示函数，指代任意两个相邻元素区域i和j的交集。在得到了上述平面示意图中所有元素区域的得分后，从所有上述得分中筛选出满足预设条件的指定分数。最后将与上述指定分数对应的指定元素区域确定为上述道路元素区域，并将除上述指定元素区域外的其他元素区域确定为上述店铺区域，得到与上述平面示意图对应的上述语义地图，其中，可通过上述指定公式对地图中的任意两个相邻元素区域i与j进行分数计算，例如得到第一分数与第二分数，然后对该第一分数与第二分数进行大小比较，并将两者中分数较大的元素区域确定为道路元素区域，而将分数较小的元素确定为店铺元素区域，依此类推直至完成对地图内的所有元素的划分处理，进而得到上述语义地图。本实施例通过获取目标机构的平面示意图，之后采用计算机视觉算法对应的指定公式来生成与该平面示意图对应的语义地图，有利于后续根据该语义地图来快速便捷地生成用于机器人在目标机构内导航移动的拓扑地图。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S2之后，包括：
S210：预设用于填充所述道路元素区域的第一颜色；以及，
S211：预设用于填充所述店铺元素区域的第二颜色，其中，所述第二颜色与所述第一颜色为互不相同的颜色；
S212：采用所述第一颜色对所述道路元素区域进行填充；以及，
S213：采用所述第二颜色对所述店铺元素区域进行填充。
如上述步骤S210至S213所述，在得到了上述语义地图后，且在生成上述拓扑地图之前，还可以进一步对该语义地图中的道路元素区域与店铺元素区域进行颜色填充处理，以实现在语义地图中实现对于不同的元素区域的区分。具体地，首先预设用于填充上述道路元素区域的第一颜色；以及预设用于填充上述店铺元素区域的第二颜色。其中，对于上述第一颜色与第二颜色不作具体限定，但第一颜色与第二颜色之间为互不相同的颜色，可以由地图构建装置自动生成或者根据用户的实际需求所输入的颜色来进行设置。举例地，可选取红色作为上述第一颜色，选取黑色作为上述第二颜色。在确定出了上述第一颜色与第二颜色后，通过上述第一颜色对上述道路元素区域进行填充；以及通过上述第二颜色对上述店铺元素区域进行填充。本实施例通过对语义地图中的道路元素区域与店铺元素区域填充不同的颜色加以区分，使得后续生成的拓扑地图中也具有对于不同元素区域的划分细节，从而后续机器人能够根据该划分细节来智能的识别并了解目标机构内的格局设置，有利于机器人在目标机构中能够顺序地导航移动。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S3，包括：
S300：分别生成与每一个所述店铺元素区域的区域边界对应的一个定位点；
S301：通过预设的第三颜色对所有所述定位点进行标记，得到标记后的定位点，其中，所述第三颜色与所述第一颜色、所述第二颜色为互不相同的颜色；
S302：对所有所述标记后的定位点进行连接，以连通所有所述道路元素区域，得到与所述语义地图对应的拓扑地图。
如上述步骤S300至S302所述，在得到了上述语义地图后，还可进一步在语义地图中生成一定数量的节点，完善节点之间的连接关系，进而生成用于机器人移动导航并的移动道路网。具体地，首先分别生成与每一个上述店铺元素区域的区域边界对应的一个定位点。其中，上述店铺元素区域的区域边界是指特定店铺元素区域与相邻的特定道路区域相交/相接触的特定边界线，上述特定边界线的条数可为一条或多条，但不大于特定店铺元素区域的总边数，上述特定店铺元素区域为所有店铺元素区域中的任意一个店铺元素区域。另外，上述定位点属于上述特定道路区域中的一个点，具体为上述特定边界线往外延申，即往特定道路区域的方向延申一定距离后得到的点，例如可为特定边界线的中点往外延申1m后所得到的点。在得到上述定位点时，然后通过预设的第三颜色对所有上述定位点进行标记，得到标记后的定位点。其中，对于上述第三颜色不作具体限定，优选第三颜色与上述第一颜色、第二颜色为互不相同的颜色，可以由地图构建装置自动生成或者根据用户的实际需求所输入的颜色来进行设置。举例地，可选取黄色作为上述第三颜色。在得到了上述标记后的定位点时，最后对所有上述标记后的定位点进行连接，以连通所有上述道路元素区域，得到与上述语义地图对应的拓扑地图，有利于后续机器人可以依据该拓扑地图在目标机构内进行安全方便的移动导航。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S3之后，包括：
S310：当所述机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内移动时，向所述机器人发送拍摄指令，以控制所述机器人通过摄像头拍摄当前的店铺环境，并生成对应的店铺环境图像；
S311：接收所述机器人返回的所述店铺环境图像，并识别出与所述店铺环境图像对应的指定店铺标 记；
S312：根据所述指定店铺标记，确定与所述指定店铺标记对应的指定店铺名称；
S313：从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与所述指定店铺名称对应的指定店铺编号；
S314：根据所述指定店铺编号，确定出所述机器人在所述拓扑地图中的第一位置。
如上述步骤S310至S314所述，当上述机器人根据上述拓扑地图在上述目标机构内移动时，可以根据机器人当前所处的店铺环境，来粗略地确定出机器人在上述拓扑地图中的位置。具体地，当上述机器人根据上述拓扑地图在上述目标机构内移动时，首先向上述机器人发送拍摄指令，以控制上述机器人通过摄像头拍摄店铺环境。其中，上述店铺环境为店铺的门面环境，机器人在拍摄店铺环境完毕后会返回对应的店铺环境图像。然后接收上述机器人返回的店铺环境图像，并识别出与上述店铺环境图像对应的指定店铺标记。在得到了上述指定店铺标记后，再根据上述指定店铺标记，确定与上述指定店铺标记对应的指定店铺名称。其中，每一个店铺标记均一一对应有一个店铺名称，可通过上述指定店铺标记来查询到对应的指定店铺名称。之后从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与上述指定店铺名称对应的指定店铺编号。其中，可以对上述平面示意图进行识别处理后得到相应的文字信息，再从该文字信息中提取出店铺名称与店铺编号的对应关系。最后根据上述指定店铺编号，确定出上述机器人在上述拓扑地图中的第一位置。其中，在得到了上述指定店铺编号后，便可从拓扑地图中查询出与该指定店铺编号对应的位置信息，进而根据该位置信息来确定出上述第一位置。本实施例能够在机器人在目标机构内移动时，通过与机器人进行交互，以实现根据机器人返回的店铺环境图像来方便快捷的对机器人的当前位置进行粗略的定位。
本申请一实施例中，上述步骤S313之前，包括：
S3130：通过最大稳定极值区域算法提取出所述平面示意图中的文字元素；
S3131：通过预设的文本识别算法对所述文字元素进行识别处理，得到所有店铺的店铺名称，以及所有店铺的店铺编号；
S3132：根据所述店铺名称与所述店铺编号的对应关系，采用分类算法对所有所述店铺名称与所有所述店铺编号进行一一对应的建立映射处理，生成所述名称-编号映射列表；
S3133：将所述名称-编号映射列表存储于预设的指定文件目录内。
如上述步骤S3130至S3133所述，在进行从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与上述店铺名称对应的店铺编号的筛选过程中之前，还包括生成上述名称-编号映射列表的生成过程。具体地，首先通过最大稳定极值区域算法提取出上述平面示意图中的文字元素。其中，在计算机视觉领域，MSER算法(Maximally Stable Extremal Regions，最大稳定极值区域)是一种用于在图像中进行斑点检测的方法。这个方法由Matas等人提出，用于在两个不同视角的图片中寻找对应关系(correspondence problem)。这种方法从图像中提取全面的元素对应关系，有助于宽基线匹配(wide-baseline matching)，以及更好的立体匹配和物体识别算法。本实施例通过借助最大稳定极值区域，能够快捷准确地提取出上述平面示意图中的文字元素。在得到了上述文字元素后，通过预设的文本识别算法对上述文字元素进行识别处理，得到所有店铺的店铺名称与店铺编号。其中，对于上述文本识别算法的选取不作具体限定，可采用现有常用的文本识别算法，例如可为CTPN，East，CRNN等算法。然后根据上述店铺名称与上述店铺编号的对应关系，采用分类算法对所有上述店铺名称与所有上述店铺编号进行一一对应的建立映射处理，生成上述名称-编号映射列表。其中，对于上述分类算法的选取不作具体限定，可采用现有常用的分类算法。最后将上述名称-编号映射列表存储于指定文件目录内，以便后续对其进行调用。其中，对于上述指定文件目录的具体目录地址不作具体限定，可根据实际情况进行设置，优选可为存储空间较大的目录地址。本实施例通过采用算法的方式对平面示意图中的文字元素进行提取以及识别来得到相应的店铺信息，进而根据该店铺信息创建对应的名称-编号映射列表，有利于后续利用该名称-编号映射列表来方便快捷地对机器人的当前所处位置进行粗定位。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S314之后，包括：
S3140：获取所述店铺环境图像的拍摄视角；
S3141：根据所述拍摄视角，通过视觉几何的特征矩阵算法对所述店铺环境图像进行位置定位处理，确定出所述机器人相对于所述拓扑地图的第二位置；
S3142：根据所述第二位置，在所述拓扑地图上对所述机器人进行位置修正。
如上述步骤S3140至S3142所述，在确定出机器人在上述拓扑地图中的第一位置时，由于该第一位置只是一个粗略的定位，还可以借助视觉几何的特征矩阵算法来在上述拓扑地图上对上述机器人进行位置修正，进而实现对于机器人的精确定位。具体地，首先获取上述环境图像的拍摄视角，其中，上述店铺环境图像包括具有不同视角的多张图片。然后根据上述拍摄视角，通过视觉几何的特征矩阵算法对上述环境图像进行位置定位处理，计算出上述机器人相对于上述拓扑地图的第二位置。其中，上述视觉几何的特征矩阵算法为与计算机视觉中几何特征以及矩阵特征相关的算法，本实施例对上述视觉几何的特 征矩阵算法的选取不作具体限定，可采用现有常用的视觉几何的特征矩阵算法。在得到了上述第二位置时，最后根据上述第二位置，在上述拓扑地图上对上述机器人进行位置修正。其中，在得到了上述第二位置后，首先判断第二位置与第一位置是否为相同的位置，如果两者为不同的位置，则通过采用将机器人的位置标记由上述第一位置更改为该第二位置的方式，来实现机器人定位的位置修正。而如果第二位置与第一位置为相同的位置，则不需要对机器人进行位置修正。本实施例根据店铺环境图像的拍摄视角，能够采用相应的特定算法来实现精确地计算出机器人的当前位置，进而能够在拓扑地图上对机器人之前的粗定位进行位置修正，有效的提高了机器人定位的位置信息的准确度。
参照图2，本申请一实施例中还提供了一种地图构建装置，包括：
第一获取模块1，用于获取目标机构的平面示意图；
分割模块2，用于采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
生成模块3，用于按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
本实施例中，上述地图构建装置中的第一获取模块、分割模块与生成模块的功能和作用的实现过程具体详见上述地图构建方法中对应步骤S1至S3的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述分割模块，包括：
计算单元，用于调用与所述计算机视觉算法对应的指定公式计算所述平面示意图中所有元素区域的得分，其中，所述指定公式为：
Figure PCTCN2020093427-appb-000003
其中，所述c i表示所述平面示意图中的第i个元素区域，H(c i)是c i中空洞的个数，Area(c i)是ci围绕的矩形区域面积，Deviation(c i)是c i中心与平面示意图的中心之间的距离，且Coverage(c i)的计算公式为Coverage(c i)＝∑ j≠iI(c i∩c j)，I是指示函数，指代任意两个相邻元素区域i和j的交集；
筛选单元，用于从所有所述得分中筛选出满足预设条件的指定分数；
确定单元，用于将与所述指定分数对应的指定元素区域确定为所述道路元素区域，并将除所述指定元素区域外的其他元素区域确定为所述店铺区域，得到与所述平面示意图对应的所述语义地图。
本实施例中，上述地图构建装置中的计算单元、筛选单元与确定单元的功能和作用的实现过程具体详见上述地图构建方法中对应步骤S200至S202的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述地图构建装置，包括：
第一预设单元，用于预设用于填充所述道路元素区域的第一颜色；以及，
第二预设单元，用于预设用于填充所述店铺元素区域的第二颜色，其中，所述第二颜色与所述第一颜色为互不相同的颜色；
第一填充单元，用于采用所述第一颜色对所述道路元素区域进行填充；以及，
第二填充单元，用于采用所述第二颜色对所述店铺元素区域进行填充。
本实施例中，上述地图构建装置中的第一预设单元、第二预设单元、第一填充单元与第二填充单元的功能和作用的实现过程具体详见上述地图构建方法中对应步骤S210至S213的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述生成模块，包括：
生成单元，用于分别生成与每一个所述店铺元素区域的区域边界对应的一个定位点；
标记单元，用于通过预设的第三颜色对所有所述定位点进行标记，得到标记后的定位点，其中，所述第三颜色与所述第一颜色、所述第二颜色为互不相同的颜色；
连接单元，用于对所有所述标记后的定位点进行连接，以连通所有所述道路元素区域，得到与所述语义地图对应的拓扑地图。
本实施例中，上述地图构建装置中的生成单元、标记单元与连接单元的功能和作用的实现过程具体详见上述地图构建方法中对应步骤S300至S302的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述地图构建装置，包括：
发送模块，用于当所述机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内移动时，向所述机器人发送拍摄指令，以控制所述机器人通过摄像头拍摄当前的店铺环境，并生成对应的店铺环境图像；
接收模块，用于接收所述机器人返回的所述店铺环境图像，并识别出与所述店铺环境图像对应的指定店铺标记；
第一确定模块，用于根据所述指定店铺标记，确定与所述指定店铺标记对应的指定店铺名称；
筛选模块，用于从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与所述指定店铺名称对应的指定店铺编号；
第二确定模块，用于根据所述指定店铺编号，确定出所述机器人在所述拓扑地图中的第一位置。
本实施例中，上述地图构建装置中的发送模块、接收模块、第一确定模块、筛选模块与第二确定模块的功能和作用的实现过程具体详见上述地图构建方法中对应步骤S310至S314的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述地图构建装置，包括：
提取模块，用于通过最大稳定极值区域算法提取出所述平面示意图中的文字元素；
识别模块，用于通过预设的文本识别算法对所述文字元素进行识别处理，得到所有店铺的店铺名称，以及所有店铺的店铺编号；
处理模块，用于根据所述店铺名称与所述店铺编号的对应关系，采用分类算法对所有所述店铺名称与所有所述店铺编号进行一一对应的建立映射处理，生成所述名称-编号映射列表；
存储模块，用于将所述名称-编号映射列表存储于预设的指定文件目录内。
本实施例中，上述地图构建装置中的提取模块、识别模块、处理模块与存储模块的功能和作用的实现过程具体详见上述地图构建方法中对应步骤S3130至S3133的实现过程，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述地图构建装置，包括：
第二获取模块，用于获取所述店铺环境图像的拍摄视角；
第三确定模块，用于根据所述拍摄视角，通过视觉几何的特征矩阵算法对所述店铺环境图像进行位置定位处理，确定出所述机器人相对于所述拓扑地图的第二位置；
修正模块，用于根据所述第二位置，在所述拓扑地图上对所述机器人进行位置修正。
本实施例中，上述地图构建装置中的第二获取模块第三确定模块与修正模块的功能和作用的实现过程具体详见上述地图构建方法中对应步骤S3140至S3142的实现过程，在此不再赘述。
参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机可读指令和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储平面示意图、语义地图以及拓扑地图等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机可读指令被处理器执行时以实现上述的任一实施例所示出的地图构建方法。
上述处理器执行上述地图构建方法的步骤：
获取目标机构的平面示意图；
采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的装置、计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质可以是非易失性，也可以是易失性，其上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时实现上述的任一实施例所示出的地图构建方法，具体为：
获取目标机构的平面示意图；
采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
综上所述，本申请实施例中提供的地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取目标机构的平面示意图，之后采用相应算法生成与该平面示意图对应的语义地图，最后智能地根据该语义地图来便捷的生成用于机器人在目标机构内导航移动的拓扑地图，使得不再需要机器人依靠自身安装的传感器去实际场景中获取目标机构内的环境信息，并对环境信息进行融合分析进而来创建相应的环境地图，有效的降低了生成地图所需的时间与成本，提高了创建地图的效率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，所述的计算机可读指令可存储与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作 为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (20)

  1. 一种地图构建方法，包括：
    获取目标机构的平面示意图；
    采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
    按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
  2. 根据权利要求1所述的地图构建方法，所述采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图的步骤，包括：
    调用与所述计算机视觉算法对应的指定公式计算所述平面示意图中所有元素区域的得分，其中，所述指定公式为：
    Figure PCTCN2020093427-appb-100001
    Figure PCTCN2020093427-appb-100002
    其中，所述c i表示所述平面示意图中的第i个元素区域，H(c i)是c i中空洞的个数，Area(c i)是ci围绕的矩形区域面积，Deviation(c i)是c i中心与平面示意图的中心之间的距离，且Coverage(c i)的计算公式为Coverage(c i)＝∑ j≠iI(c i∩c j)，I是指示函数，指代任意两个相邻元素区域i和j的交集；
    从所有所述得分中筛选出满足预设条件的指定分数；
    将与所述指定分数对应的指定元素区域确定为所述道路元素区域，并将除所述指定元素区域外的其他元素区域确定为所述店铺区域，得到与所述平面示意图对应的所述语义地图。
  3. 根据权利要求1所述的地图构建方法，所述采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图的步骤之后，包括：
    预设用于填充所述道路元素区域的第一颜色；以及，
    预设用于填充所述店铺元素区域的第二颜色，其中，所述第二颜色与所述第一颜色为互不相同的颜色；
    采用所述第一颜色对所述道路元素区域进行填充；以及，
    采用所述第二颜色对所述店铺元素区域进行填充。
  4. 根据权利要求3所述的地图构建方法，所述按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图的步骤，包括：
    分别生成与每一个所述店铺元素区域的区域边界对应的一个定位点；
    通过预设的第三颜色对所有所述定位点进行标记，得到标记后的定位点，其中，所述第三颜色与所述第一颜色、所述第二颜色为互不相同的颜色；
    对所有所述标记后的定位点进行连接，以连通所有所述道路元素区域，得到与所述语义地图对应的拓扑地图。
  5. 根据权利要求1所述的地图构建方法，所述按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动的步骤之后，包括：
    当所述机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内移动时，向所述机器人发送拍摄指令，以控制所述机器人通过摄像头拍摄当前的店铺环境，并生成对应的店铺环境图像；
    接收所述机器人返回的所述店铺环境图像，并识别出与所述店铺环境图像对应的指定店铺标记；
    根据所述指定店铺标记，确定与所述指定店铺标记对应的指定店铺名称；
    从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与所述指定店铺名称对应的指定店铺编号；
    根据所述指定店铺编号，确定出所述机器人在所述拓扑地图中的第一位置。
  6. 根据权利要求5所述的地图构建方法，所述从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与所述指定店铺名称对应的指定店铺编号的步骤之前，包括：
    通过最大稳定极值区域算法提取出所述平面示意图中的文字元素；
    通过预设的文本识别算法对所述文字元素进行识别处理，得到所有店铺的店铺名称，以及所有店铺的店铺编号；
    根据所述店铺名称与所述店铺编号的对应关系，采用分类算法对所有所述店铺名称与所有所述店铺编号进行一一对应的建立映射处理，生成所述名称-编号映射列表；
    将所述名称-编号映射列表存储于预设的指定文件目录内。
  7. 根据权利要求5所述的地图构建方法，所述目标机构的平面示意图存储于区块链中，所述根据所述指定店铺编号，确定出所述机器人在所述拓扑地图中的第一位置的步骤之后，包括：
    获取所述店铺环境图像的拍摄视角；
    根据所述拍摄视角，通过视觉几何的特征矩阵算法对所述店铺环境图像进行位置定位处理，确定出所述机器人相对于所述拓扑地图的第二位置；
    根据所述第二位置，在所述拓扑地图上对所述机器人进行位置修正。
  8. 一种地图构建装置，包括：
    第一获取模块，用于获取目标机构的平面示意图；
    分割模块，用于采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
    生成模块，用于按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
  9. 根据权利要求8所述的地图构建装置，所述分割模块，包括：
    计算单元，用于调用与所述计算机视觉算法对应的指定公式计算所述平面示意图中所有元素区域的得分，其中，所述指定公式为：
    Figure PCTCN2020093427-appb-100003
    Figure PCTCN2020093427-appb-100004
    其中，所述c i表示所述平面示意图中的第i个元素区 域，H(c i)是c i中空洞的个数，Area(c i)是ci围绕的矩形区域面积，Deviation(c i)是c i中心与平面示意图的中心之间的距离，且Coverage(c i)的计算公式为Coverage(c i)＝∑ j≠iI(c i∩c j)，I是指示函数，指代任意两个相邻元素区域i和j的交集；
    筛选单元，用于从所有所述得分中筛选出满足预设条件的指定分数；
    确定单元，用于将与所述指定分数对应的指定元素区域确定为所述道路元素区域，并将除所述指定元素区域外的其他元素区域确定为所述店铺区域，得到与所述平面示意图对应的所述语义地图。
  10. 根据权利要求8所述的地图构建装置，包括：
    发送模块，用于当所述机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内移动时，向所述机器人发送拍摄指令，以控制所述机器人通过摄像头拍摄当前的店铺环境，并生成对应的店铺环境图像；
    接收模块，用于接收所述机器人返回的所述店铺环境图像，并识别出与所述店铺环境图像对应的指定店铺标记；
    第一确定模块，用于根据所述指定店铺标记，确定与所述指定店铺标记对应的指定店铺名称；
    筛选模块，用于从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与所述指定店铺名称对应的指定店铺编号；
    第二确定模块，用于根据所述指定店铺编号，确定出所述机器人在所述拓扑地图中的第一位置。
  11. 一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现一种地图构建方法：
    其中，所述地图构建方法包括：
    获取目标机构的平面示意图；
    采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
    按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
  12. 根据权利要求11所述的计算机设备，所述采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图的步骤，包括：
    调用与所述计算机视觉算法对应的指定公式计算所述平面示意图中所有元素区域的得分，其中，所述指定公式为：
    Figure PCTCN2020093427-appb-100005
    Figure PCTCN2020093427-appb-100006
    其中，所述c i表示所述平面示意图中的第i个元素区域，H(c i)是c i中空洞的个数，Area(c i)是ci围绕的矩形区域面积，Deviation(c i)是c i中心与平面示意图的中心之间的距离，且Coverage(c i)的计算公式为 Coverage(c i)＝∑ j≠iI(c i∩c j)，I是指示函数，指代任意两个相邻元素区域i和j的交集；
    从所有所述得分中筛选出满足预设条件的指定分数；
    将与所述指定分数对应的指定元素区域确定为所述道路元素区域，并将除所述指定元素区域外的其他元素区域确定为所述店铺区域，得到与所述平面示意图对应的所述语义地图。
  13. 根据权利要求11所述的计算机设备，所述采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图的步骤之后，包括：
    预设用于填充所述道路元素区域的第一颜色；以及，
    预设用于填充所述店铺元素区域的第二颜色，其中，所述第二颜色与所述第一颜色为互不相同的颜色；
    采用所述第一颜色对所述道路元素区域进行填充；以及，
    采用所述第二颜色对所述店铺元素区域进行填充。
  14. 根据权利要求13所述的计算机设备，所述按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图的步骤，包括：
    分别生成与每一个所述店铺元素区域的区域边界对应的一个定位点；
    通过预设的第三颜色对所有所述定位点进行标记，得到标记后的定位点，其中，所述第三颜色与所述第一颜色、所述第二颜色为互不相同的颜色；
    对所有所述标记后的定位点进行连接，以连通所有所述道路元素区域，得到与所述语义地图对应的拓扑地图。
  15. 根据权利要求11所述的计算机设备，所述按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动的步骤之后，包括：
    当所述机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内移动时，向所述机器人发送拍摄指令，以控制所述机器人通过摄像头拍摄当前的店铺环境，并生成对应的店铺环境图像；
    接收所述机器人返回的所述店铺环境图像，并识别出与所述店铺环境图像对应的指定店铺标记；
    根据所述指定店铺标记，确定与所述指定店铺标记对应的指定店铺名称；
    从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与所述指定店铺名称对应的指定店铺编号；
    根据所述指定店铺编号，确定出所述机器人在所述拓扑地图中的第一位置。
  16. 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现一种地图构建方法，其中，所述地图构建方法包括以下步骤：
    获取目标机构的平面示意图；
    采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图；
    按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动。
  17. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，所述采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图的步骤，包括：
    调用与所述计算机视觉算法对应的指定公式计算所述平面示意图中所有元素区域的得分，其中，所述指定公式为：
    Figure PCTCN2020093427-appb-100007
    Figure PCTCN2020093427-appb-100008
    其中，所述c i表示所述平面示意图中的第i个元素区域，H(c i)是c i中空洞的个数，Area(c i)是ci围绕的矩形区域面积，Deviation(c i)是c i中心与平面示意图的中心之间的距离，且Coverage(c i)的计算公式为Coverage(c i)＝∑ j≠iI(c i∩c j)，I是指示函数，指代任意两个相邻元素区域i和j的交集；
    从所有所述得分中筛选出满足预设条件的指定分数；
    将与所述指定分数对应的指定元素区域确定为所述道路元素区域，并将除所述指定元素区域外的其他元素区域确定为所述店铺区域，得到与所述平面示意图对应的所述语义地图。
  18. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，所述采用计算机视觉算法对所述平面示意图中的道路元素区域与店铺元素区域进行分割，生成与所述平面示意图对应的语义地图的步骤之后，包括：
    预设用于填充所述道路元素区域的第一颜色；以及，
    预设用于填充所述店铺元素区域的第二颜色，其中，所述第二颜色与所述第一颜色为互不相同的颜色；
    采用所述第一颜色对所述道路元素区域进行填充；以及，
    采用所述第二颜色对所述店铺元素区域进行填充。
  19. 根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，所述按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图的步骤，包括：
    分别生成与每一个所述店铺元素区域的区域边界对应的一个定位点；
    通过预设的第三颜色对所有所述定位点进行标记，得到标记后的定位点，其中，所述第三颜色与所述第一颜色、所述第二颜色为互不相同的颜色；
    对所有所述标记后的定位点进行连接，以连通所有所述道路元素区域，得到与所述语义地图对应的拓扑地图。
  20. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，所述按照预设规则生成与所述语义地图对应的拓扑地图，以使机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内进行导航移动的步骤之后，包括：
    当所述机器人根据所述拓扑地图在所述目标机构内移动时，向所述机器人发送拍摄指令，以控制所述机器人通过摄像头拍摄当前的店铺环境，并生成对应的店铺环境图像；
    接收所述机器人返回的所述店铺环境图像，并识别出与所述店铺环境图像对应的指定店铺标记；
    根据所述指定店铺标记，确定与所述指定店铺标记对应的指定店铺名称；
    从预存储的名称-编号映射列表中筛选出与所述指定店铺名称对应的指定店铺编号；
    根据所述指定店铺编号，确定出所述机器人在所述拓扑地图中的第一位置。
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