[发明专利]一种自主探索目标的决策方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种自主探索目标的决策方法，其特征在于，所述决策方法包括：

获取环境地图，在所述环境地图上记录有机器人的已遍历位姿队列；

根据所述环境地图、所述位姿队列、用于检测感兴趣目标的传感器的视场范围信息生成已搜寻区域，所述已搜寻区域包括：空旷区域和障碍物的不可通行区域；

根据传感器在视场范围内对障碍物采集到图像信息识别障碍物的属性信息；

基于识别到的障碍物的属性信息对不可通行区域进行属性标记；

根据属性标记和/或属性信息对障碍物进行分类；

对同一类别障碍物的不可通行区域围成的区域划分为信息属性区域；

根据感兴趣目标的属性信息从信息属性区域中识别出与所述感兴趣目标属性相同的第一信息属性区域以及与所述感兴趣目标属性不同的第二信息属性区域；

如果识别到第一信息属性区域，根据所述第一信息属性区域内已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合；

如果未识别到第一信息属性区域，则排除第二信息属性区域，根据排除所述第二信息属性区域后已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合；

在所述待探索目标点集合中选取导航点，导航所述机器人至导航点。

2.如权利要求1所述的一种自主探索目标的决策方法，其特征在于，所述决策方法还包括：

获取所述机器人在环境地图中的当前位姿信息；

基于所述当前位姿信息更新所述机器人的已遍历位姿队列。

3.如权利要求2所述的一种自主探索目标的决策方法，其特征在于，所述基于所述当前位姿信息更新所述机器人的已遍历位姿队列包括：

将所述当前位姿信息与所述已遍历位姿队列中所有位姿信息相对比；

如果当前位姿信息与所述已遍历位姿队列中所有位姿信息的位移变化量或是方向变化量大于设置的阈值时，则将所述当前位姿信息保存到所述已遍历位姿队列中。

4.如权利要求1所述的一种自主探索目标的决策方法，其特征在于，所述生成已搜寻区域包括：

在位姿队列中的每个位姿，在所述传感器视场角范围内，以预设角度为步长和预设长度的射线从左至右遍历所述环境地图，生成已搜寻区域。

5.如权利要求1所述的一种自主探索目标的决策方法，其特征在于，根据所述已搜寻区域内的空旷区域和未知区域计算待探索目标点集合，包括：

根据所述已搜寻区域，遍历所有与所述未知区域相邻的空旷区域内的连通目标点云，计算得到待探索目标点集合。

6.如权利要求1或5所述的一种自主探索目标的决策方法，其特征在于，所述决策方法还包括：

计算得到待探索目标点集合之后，从获得的目标点云中过滤掉离障碍物距离不大于设定距离的点。

7.如权利要求1所述的一种自主探索目标的决策方法，其特征在于，所述决策方法还包括：

在导航过程中，实时更新环境地图和已搜寻区域信息；及

根据更新信息判断所述导航点是否为可靠的导航点。