[发明专利]一种地图生成方法及装置、机器人和计算机可读存储介质

说明书

本申请提供一种地图生成方法及装置、机器人和计算机可读存储介质。其中，地图生成方法包括：获取三维激光点云数据；根据三维激光点云数据的空间属性对三维激光点云数据进行分类，得到分类结果；对分类结果进行处理，以生成多种类型的二维图层，多种类型的二维图层构成地图。本申请实施例，通过根据获取的三维激光点云数据的空间属性对三维激光点云数据进行分类，得到分类结果，并对分类结果进行处理，以生成多种类型的二维图层，采用多种类型的二维图层表示三维地图，可以极大地减少存储空间和定位耗时，且利用不同图层的特性可以获得更加鲁棒的定位结果。

技术领域

本申请涉及即时定位与地图创建领域，尤其涉及一种地图生成方法及装置、机器人和计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术和人工智能的发展，智能移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位和地图创建是移动机器人领域的热点研究问题。

目前，可以利用激光传感器测量物体周围的环境数据，并将测量的环境数据进行即时定位与地图创建(Simultaneous localization and mapping，简称SLAM)计算来构建地图。目前，可以采用三维(3D)点云来描述空间地图。

但是，采用3D点云来描述空间地图存在存储需求大和定位耗时过多的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种地图生成方法及装置、机器人和计算机可读存储介质。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种地图生成方法，所述方法包括：

获取三维激光点云数据；

根据所述三维激光点云数据的空间属性对所述三维激光点云数据进行分类，得到分类结果；

对所述分类结果进行处理，以生成多种类型的二维图层，所述多种类型的二维图层构成地图。

在一实施例中，所述根据所述三维激光点云数据的空间属性对所述三维激光点云数据进行分类，得到分类结果，包括：

根据所述三维激光点云数据的空间属性对所述三维激光点云数据进行分割，得到分割结果；

对所述分割结果进行分类，得到所述分类结果。

在一实施例中，所述对所述分类结果进行处理，以生成多种类型的二维图层，包括：

根据所述分类结果，将每个分类结果对应的三维激光点云数据进行三维空间到二维空间的投影操作，得到对应类型的二维图层。

在一实施例中，所述根据所述三维激光点云数据的空间属性对所述三维激光点云数据进行分割，包括：

根据所述三维激光点云数据的空间属性，采用基于区域生长的方式对所述三维激光点云数据进行分割。

在一实施例中，所述对所述分割结果进行分类，包括：

采用预先生成的分类模型，对所述分割结果进行分类。

在一实施例中，所述多种类型的二维图层包括建筑物图层、稀疏图层和斜坡图层，所述建筑物图层用于表示面积大于预设阈值的建筑障碍物的特征，所述稀疏图层用于表示易发生变化或易受到运动物体干扰的对象的特征，所述斜坡图层用于表示易被识别为障碍物的对象的特征。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种地图生成装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取三维激光点云数据；

分类模块，用于根据所述三维激光点云数据的空间属性对所述获取模块获取的所述三维激光点云数据进行分类，得到分类结果；