基于物体语义栅格地图的语义拓扑地图构建方法

为构建以房间为节点的语义拓扑地图,基于物体语义栅格地图,提出了一种利用虚拟门检测和房间物体包含关系的拓扑分割及房间概念生成方法。首先,依据机器人轨迹和房间主方向,检测满足真实门宽度的占据栅格;然后,采用几何和物体语义约束优化检测结果;最后,利用每个拓扑区域包含的物体语义生成房间概念。通过在多个场景测试,验证了算法的有效性。     

基于虚拟门检测的室内拓扑地图构建

为构建以房间为节点的拓扑地图,针对常见的室内半结构化环境,提出了一种基于虚拟门检测的拓扑分割方法。该方法中,虚拟门是环境中真实门的可能位置。首先,依据主方向投票器提取房间主方向。然后,结合占据栅格地图和机器人构建地图时的轨迹信息,在主方向上检测满足真实门宽度的占据栅格。最后,依据连通域分析法,完成拓扑地图构建。在真实环境中的多个场景对本文方法进行测试,结果表明,该方法具有较高的房间分割准确率和分割效率,超参数易于调节。     

室内移动机器人主动SLAM技术研究

为提高移动机器人自主探索室内未知环境的能力,基于实时获取的里程计和激光雷达数据,提出了一种面向室内环境的主动SLAM算法。首先利用激光雷达高精度特性,进行高频率的扫描匹配,提高了机器人定位和建图精度。同时基于实时地图,通过边界探索算法实现了机器人自主、高效遍历室内环境,并建立全局地图。鉴于室内环境通常是动态的,在全局路径规划的基础上引入局部路径规划,实现了机器人运动过程中的实时避障。使用Kobuki移动机器人平台在室内环境中进行了实验验证,实验结果表明该算法在小规模室内场景下的建图精度约为5cm,全程用时约为人为遥控方式的1.5倍。