[发明专利]一种用于机器人的多雷达建图的系统及方法

说明书

本申请的目的是提供一种用于机器人的多雷达建图的系统及方法，本申请通过从多个激光雷达处获取激光数据，从多个里程计处获取里程数据；使用预设概率运动模型根据所述里程数据预测机器人的当前位姿，根据每一激光雷达的激光数据与所述当前位姿确定对应的栅格地图；基于预设规则根据每一个激光雷达构建的栅格地图确定目标地图。从而实现了单线激光雷达构建高精度地图，避免使用多线激光雷达造成系统资源浪费，有效降低了成本。

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种用于机器人的多雷达建图的系统及方法。

背景技术

高精度地图的构建是移动机器人实现无人值守的关键。针对激光雷达(lidar)设备，目前研究主要集中在单线激光lidar与多线激光lidar定位建图系统。单线激光lidar只扫描一个面的信息，其观测信息较少，且在长时间运行过程中，环境动态多变，现有算法很难解决构建高精度地图。多线激光lidar观测信息相对丰富，其价格高昂。另外，由于多线激光lidar观测点数过多，建图系统将耗费大量运算资源，无法在成本较低的处理器中运行，使用多线激光lidar进行建图成本过高。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种用于机器人的多雷达建图的系统及方法，解决现有技术中使用多个激光雷达建图价格高昂以及使用单线雷达建图精度低下的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于机器人的多雷达建图系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、地图构建模块和地图管理模块，所述数据采集模块和所述地图构建模块连接，所述地图构建模块和所述地图管理模块连接，其中，

所述数据采集模块用于从多个激光雷达处获取激光数据，从多个里程计处获取里程数据；

所述地图构建模块用于使用预设概率运动模型根据所述里程数据预测机器人的当前位姿，根据每一激光雷达的激光数据与所述当前位姿构建对应的栅格地图；

所述地图管理模块用于基于预设规则根据每一个激光雷达构建的栅格地图确定目标地图。

可选地，所述数据采集模块包括传感器采集滤波模块和里程模块，其中，

所述传感器采集滤波模块用于从多个激光雷达处获取激光数据，对所述激光数据进行滤波处理，其中，所述滤波处理包括孤立点过滤计算和窗口均值滤波；

所述里程模块用于从多个里程计处获取里程计数据。

可选地，其特征在于，所述地图构建模块包括预测模块和校准模块，其中，

所述预测模块用于使用预设概率运动模型根据所述里程数据预测机器人的当前位姿；

所述校准模块用于校准所述机器人的当前位姿以确定校准位姿，根据每一激光雷达的激光数据与所述校准位姿确定对应的栅格地图。

可选地，其特征在于，所述地图构建模块还包括检测模块，其中，

所述检测模块用于对所述栅格地图进行闭环检测，判断所述栅格地图是否发生闭环，若是，则对所述栅格地图进行捆绑约束，并使用捆绑约束后的栅格地图更新所述栅格地图。

根据本申请的另一个方面，还提供了一种用于机器人的多雷达建图的方法，其中，所述方法包括：

从多个激光雷达处获取激光数据，从多个里程计处获取里程数据；

使用预设概率运动模型根据所述里程数据预测机器人的当前位姿，根据每一激光雷达的激光数据与所述当前位姿确定对应的栅格地图；

基于预设规则根据每一个激光雷达构建的栅格地图确定目标地图。

可选地，所述方法包括：

对所述激光数据进行滤波处理，其中，所述滤波处理包括孤立点过滤计算和窗口均值滤波。