[发明专利]一种语义地图构建方法、系统、装置、存储介质及机器人

说明书

本发明提供一种语义地图构建方法、系统、装置、存储介质及机器人，所述方法包括：构建目标环境的地图并发送至用户终端；接收用户终端的所述地图的区域划分信息，所述地图的区域划分信息包括：各地图区域的边界在所述地图中的坐标以及为各地图区域定义的语义标签信息；根据所述各地图区域的边界在所述地图中的坐标对所述地图进行分割，完成对所述地图的区域划分；为区域划分得到的各地图区域添加所述语义标签信息，得到语义地图。通过对地图进行区域划分和在地图中添加语义标签信息，构建出更为精准的语义地图，为机器人的移动控制提供更多途径，可以极大地增强机器人的人机交互性能。

技术领域

本发明涉及定位与地图构建技术领域，具体涉及一种语义地图构建方法、系统、装置、存储介质及机器人。

背景技术

当前，随着人工智能技术的快速发展，智能家居领域的研究也受到了普遍的关注。扫地机器人是智能家居系统的重要组成部分之一，目前的机器人(如扫地机器人)主流的工作方式仍是无差别地毯式清扫，用户在APP终端通过截断地图占用区域来控制扫地机器人的工作范围，这种需要人为即时手动干预的控制方法固定单一，自动化与智能程度低。

随着SLAM技术的发展，语义地图的构建受到了研究者们的普遍关注，语义信息赋予了结构地图实质性内容，可以极大地增强机器人的人机交互性能，为机器人的移动控制方法提供更多途径。在机器人定位导航中，目前主要涉及到激光SLAM(SimultaneousLocalization and Mapping)与视觉SLAM，激光SLAM在理论、技术和产品落地上都较为成熟，因而成为现下最为主流的定位导航方式，在家用扫地机器人及商用送餐机器人等服务机器人中普遍采用了激光SLAM技术。包括Cartographer在内的主流激光SLAM系统所构建的地图均为2D地图，该地图可以直接用于机器人导航，但其仅具备平面结构信息，对于复杂的智能交互任务无法提供帮助。

发明内容

本发明提供一种语义地图构建方法、系统、装置、存储介质及机器人，通过对地图进行区域划分和在地图中添加语义标签信息，构建出更为精准的语义地图，为机器人的移动控制提供更多途径。

本发明的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种语义地图构建方法，包括：

构建目标环境的地图并发送至用户终端；

接收用户终端的所述地图的区域划分信息，所述地图的区域划分信息包括：各地图区域的边界在所述地图中的坐标以及为各地图区域定义的语义标签信息；

根据所述各地图区域的边界在所述地图中的坐标对所述地图进行分割，完成对所述地图的区域划分；

为区域划分得到的各地图区域添加所述语义标签信息，得到语义地图。

更进一步地，采用SLAM系统构建所述目标环境的地图。

更进一步地，所述目标环境的地图中的地图点的存储结构向量是对SLAM系统中的地图点存储结构向量重建得到的三维存储结构向量。

更进一步地，所述对SLAM系统中的地图点存储结构向量重建，包括：

提取SLAM系统的地图点存储结构向量；

创建三维存储结构向量，第一维用于存放地图点的平面坐标信息，第二维用于存放地图点的占用信息，第三维用于存放地图点的语义标签信息；

将所述三维存储结构向量更新到所述SLAM系统。

更进一步地，所述三维存储结构向量的第三维在构建目标环境的地图时为置空状态。

更进一步地，所述为区域划分得到的各地图区域添加所述语义标签信息，得到语义地图，包括：