[发明专利]基于啮齿类动物模型的同步定位与地图构建方法及装置

说明书

本发明提供一种基于啮齿类动物模型的同步定位与地图构建方法及装置，方法包括：获取摄像装置传输的机器人的当前视觉图像；获取视觉里程计传输的关于当前视觉图像的特征区域的位移速度、旋转角速度和方向；根据位移速度、旋转角速度和方向对位姿细胞网络进行网络活性更新；计算当前视觉图像与视觉图像信息库的最大场景相似度，并获取具有最大场景相似度的模板图像对应的第一位姿坐标；根据最大场景相似度对视觉图像信息库进行更新；根据位姿细胞网络的活性程度、当前的视觉图像信息库、第一位姿坐标和预置经历图谱，确定机器人的当前经历点，以实现对机器人进行定位修正，并绘制实际经历图，进行机器人同步定位与地图构建。

技术邻域

本发明涉及机器人控制邻域，尤其涉及一种基于啮齿类动物模型的同步定位与地图构建方法及装置。

背景技术

同步定位与地图构建是移动机器人目前面临的重大难题。因为移动机器人实质上就是移动的传感器平台，传感器虽然类型和能力各有不同，但是广泛存在里程计漂移和不同的噪声等问题。后来经过学者们的不断探究，仿生机器人(采用仿生技术控制的机器人)逐渐凸显出良好的应用前景，表现出完美的生物合理性和对自然环境的高度适应性。其中，仿生机器人大多使用啮齿类动物模型进行仿生技术实现。

其中，啮齿类动物模型，将视觉里程计信息和视觉场景图像信息集成到位姿感知细胞模型中，从而使得移动机器人具备一定的更新预测能力，并建立起时间、空间位置、行为等信息的经历图。目前，啮齿类动物模型已经广泛用于机器人的定位导航工作中，解决了众多同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)难以解决的问题,但是啮齿类动物模型获取的视觉场景图像信息以及视觉里程计信息均存在一定程度的误差，虽然有学者针对视觉里程计的误差引入FAB-MAP(fast appearance basedmapping)，这种基于历史模型的闭环检测算法，通过实时关键帧的匹配，可以提高系统的稳定性，但是定位的精度并不稳定，且鲁棒性不强。所以，单独的啮齿类动物模型在定位精度及鲁棒性方面有待进一步改善。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于啮齿类动物模型的同步定位与地图构建方法及装置，将WIFI指纹技术与基于啮齿类动物模型的仿生定位技术相融合，实现对机器人进行定位修正，以获得最优路径经历图，进行机器人同步定位与地图构建，继而实现对机器人进行精确定位。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种基于啮齿类动物模型的同步定位与地图构建方法，方法包括：

获取摄像装置传输的机器人的当前视觉图像；

获取视觉里程计传输的关于当前视觉图像的特征区域的位移速度、旋转角速度和方向；

根据位移速度、旋转角速度和方向对位姿细胞网络进行网络活性更新；

计算当前视觉图像与视觉图像信息库的最大场景相似度，并获取具有最大场景相似度的模板图像对应的第一位姿坐标；

根据最大场景相似度对视觉图像信息库进行更新；

根据位姿细胞网络的活性程度、当前的视觉图像信息库、第一位姿坐标和预置经历图谱，确定机器人的当前经历点，以实现对机器人进行定位修正，并绘制实际经历图，进行机器人同步定位与地图构建。

进一步地，方法还包括：

在最大场景相似度低于第一阈值时，获取机器人的当前WIFI信号强度信息；

计算当前WIFI信号强度信息与WIFI指纹库的最大指纹相似度，并获取具有最大指纹相似度的模板指纹对应的第二位姿坐标；

根据最大指纹相似度对WIFI指纹库进行更新；