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扫地机器人如何构建环境地图?

导读: 构建地图需要机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的,这即移动机器人导航中常见的SLAM技术(同步定位与地图构建)。

  对很多移动机器人来说,其所处的环境基本是未知的,构建地图需要机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的,这即移动机器人导航中常见的SLAM技术(同步定位与地图构建:Simultaneous localization and mapping)。扫地机器人的工作环境与一般的移动机器人有所不同,它工作在室内家庭环境中,在大的格局上一般不会变化,但是局部空间有时会产生一些变化(如座椅的挪动,人、宠物的走动等),需要机器人在工作中不断的在原有地图基础上进行地图更新。

  机器人环境地图构建问题可以这样解释:从某一位置开始,一个移动机器人应该能够用其传感器探索环境,获知环境信息,解释场景,通过一定的算法更新或构建地图。目前,有很多表示环境地图的方法,对于机器人导航应满足以下三点要求:

  1、便于计算机的处理

  2、容易加入新的信息并更新地图

  3、机器人可以依靠该地图信息完成特定的任务,如导航、搜索等等

  常用的环境地图可以大致分为三种:拓扑地图、几何地图、栅格地图。每种表示方法都有自己的优点和缺点,下面分别进行介绍。

  1.拓扑地图(Topological Map)

  拓扑地图是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,它经过简化及调整,只保留重要信息。谈到拓扑地图大家可能会有些陌生,但是有一种拓扑地图很多人要每天都与之打交道,那就是地铁线路图。现代的地铁线路图起源于哈利·贝克(Henry Charles Beck)在1931年绘制的伦敦地铁路线图,它上面没有比例尺,两点之间的相对位置及距离也不一定对应实际的位置和距离,用不同颜色标示地铁路线以及沿线的各站,看起来清晰直观,解决了原来按照实际地理比例导致的诸多问题。现在的地铁线路图大都是据此演变而来,哈利·贝克也因此闻名。

  在机器人领域,拓扑地图是一种简洁紧凑的环境建模表示方法,地图中只包含节点和线段两类元素。节点表示环境中如障碍物、起始点、转角、充电基地等重要位置点,线段表示重要点之间的连接关系。拓扑地图的复杂程度由环境中的重要位置点个数和重要置位点之间的连接关系决定。举例说明,如果环境中只有两个关键位置点,那么拓扑图中只有两个节点和至多一个线段;如果存在三个关键位置点,那么就存在三个节点和至多三条线段,以此类推在N个节点下,至多存在N(N-1)/2条线段。以拓扑地图表示环境,忽略了环境中的几何特征,位置信息也只是给予模糊描述。机器人只需要知道从哪个节点出发,到哪个节点终止,选择哪条线路即可,对位置精度要求不高。

  拓扑地图抽象度高,特别在环境大而简单时。这种方法将环境表示为一张拓扑意义中的图,图中的节点对应于环境中的一个特征状态、地点。如果节点间存在直接连接的路径则相当于图中连接节点的弧。其优点是:(1)有利于进一步的路径和任务规划,(2)存储和搜索空间都比较小,计算效率高,(3)可以使用很多现有成熟、高效的搜索和推理算法。缺点在于拓扑地图的构建要求节点特征明显,对全覆盖路径规划有一定局限性,对环境的描述信息有限,无法用于判断是否已经完成遍历。在智能扫地机器人应用中,拓扑地图节点往往用位置坐标作为特征,而地图本身在表示单元域分割法中的单元域链接问题中有较为出色的应用。

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