[发明专利]基于视觉SLAM和网络地图结合的机器人城市导航系统

说明书

本发明提供了一种基于视觉SLAM和网络地图结合的机器人城市导航系统，其在利用全局路径规划确定网络地图中轮式机器人达到目标地点位置的城市道路导航路径的基础上，借助视觉SLAM处理得到的轮式机器人所处位置区域的环境物体空间占据情况对城市道路导航路径加以进一步的局部避障路径优化，从而通过视觉SLAM和网络地图相结合，弥补了仅依赖于全局路径规划进行轮式机器人导航控制所存在的多方面技术限制和不足，能够对轮式机器人提供更加细致的定位和路径导航，更好的保证轮式机器人能够按照局部避障路径优化后的城市道路导航路径得以顺利通行，进而更好的确保对轮式机器人路径规划和导航的准确性和通行有效性。

技术领域

本发明涉及机器人导航路径规划技术和视觉SLAM处理技术领域，特别涉及一种基于视觉SLAM和网络地图结合的机器人城市导航系统。

背景技术

导航技术一直以来都是移动机器人领域的重点研究技术。它与机器人定位，3D地图重建，路径规划等技术息息相关。目前较为热点的自动驾驶应用技术中，轮式机器人的路径规划与导航，是重要的技术组成部分。路径规划，是指在一个含有障碍物的环境中，按照一定的性能指标或需求，为轮式机器人规划出一条从起始点到目标点的最优的无碰撞路径。在实际的运行过程中，常存在环境信息量大、障碍物变化快、机器人定位不准等问题，影响路径规划和导航的准确性和有效性。

基于环境先验信息的全局路径规划，是根据已有的环境地图搜索一条从起始位置节点到目标位置节点的最优或者次优的通行路径，是目前较为常用的导航路径规划应用方法。在当前技术条件下，使用较多的环境地图通常是网络地图。网络地图是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图；网络地图储存资讯的方法，一般使用向量式图像储存，地图比例可放大、缩小或旋转而不影响显示效果；且目前网络地图的呈现精度已经达到城市道路级别以上，能够清晰的显示呈现不同城市道路间的路径差异、记录不同城市道路的通行宽度等，并能够借助网络获取并结合实时交通路况信息，呈现城市道路的通行拥堵程度。同时，利用网络地图结合全球定位系统（Global Positioning System，GPS）进行全局路径规划的通行路径规划方式也已有多种成熟规划方案得以广泛应用，如最短路径规划方式、最快通行路径规划方式、特定路线规避或优先的路径规划方式等。

但是，全局路径规划通常只能应用于静态障碍物或者环境信息已知的环境中。当环境中障碍物不断运动时，或者无法提前获得准确先验地图的情况时，全局路径规划将不再凑效。另外，全局路径规划使用的全球定位系统（Global Positioning System，GPS）对于室内或者障碍物较为复杂的环境，这种方案将束手无策，此外也无法实时获取机器人通行尺寸级别精度的定位以及提供环境临场障碍物信息。这些局限性，都限制了仅依赖于全局路径规划对轮式机器人路径规划和导航的准确性和有效性，时常导致轮式机器人无法真正有效的按照导航路径通行。

近年来，基于激光雷达或视觉图像的即时定位与地图构建（SimultaneousLocalization And Mapping，SLAM）系统得到了快速的发展。SLAM技术能够根据传感器测量数据，建立环境地图，同时估计机器人自身的位置和姿态。尤其是视觉SLAM，采用双目视觉传感器或摄像机，能够在成本较为低廉的情况下（相较于激光雷达），获取包含尽可能丰富的方位特征信息量，用以执行局部区域环境的即使定位和路径特征地图构建；同时搭配上基于双目视觉传感器或摄像机采集图像而获得的视觉深度图像，能够有效地提供障碍物的三维占据信息，能够用以重建局部环境3D场景地图。

因此，如何充分的利用这些技术，针对轮式机器人的城市导航问题提供更准确、更有效通行的解决方案，已经成为了行业内的热点研究方向。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于视觉SLAM和网络地图结合的机器人城市导航系统，用于对轮式机器人提供更加细致的定位和路径导航，以更好的确保对轮式机器人路径规划和导航的准确性和通行有效性。