本申請(qǐng)涉及數(shù)字地圖導(dǎo)航，尤其涉及的是一種基于slam的建圖導(dǎo)航的方法以及移動(dòng)測(cè)量背包。

背景技術(shù)：

1、在早期的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，定位和建圖通常是分開(kāi)進(jìn)行的，首先利用傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)境地圖，然后再根據(jù)地圖進(jìn)行定位。這種方法存在一些問(wèn)題，比如需要預(yù)先提供詳細(xì)的地圖信息，且定位和建圖之間存在反饋耦合，影響系統(tǒng)性能。隨著傳感器的硬件升級(jí)和位置估計(jì)和地圖表示算法的不斷優(yōu)化，slam算法(simultaneouslocalization?andmapping，即同時(shí)定位與地圖構(gòu)建)逐漸成為當(dāng)下移動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)的首選。slam是指機(jī)器人或移動(dòng)設(shè)備等定位設(shè)備在未知環(huán)境中，通過(guò)結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行自身位置的定位和環(huán)境地圖構(gòu)建的過(guò)程，它將傳統(tǒng)的定位和建圖分離的問(wèn)題轉(zhuǎn)變成兩者相互的依賴(lài)的關(guān)系。其中，解算定位信息需要當(dāng)前環(huán)境的信息，而建圖的質(zhì)量也依賴(lài)于定位信息的準(zhǔn)確度。通過(guò)不斷優(yōu)化機(jī)器人位置估計(jì)和環(huán)境地圖，最終實(shí)現(xiàn)定位和建圖的雙向改進(jìn)。

2、現(xiàn)有很多設(shè)備應(yīng)用slam算法進(jìn)行定位和建圖。例如slam背包，其主要應(yīng)用于室內(nèi)外環(huán)境的三維重建、測(cè)繪、導(dǎo)航等場(chǎng)景。如建筑、基礎(chǔ)設(shè)施、文物保護(hù)等領(lǐng)域的數(shù)字化工作。當(dāng)下的多款slam背包工作結(jié)果并不是很優(yōu)秀，現(xiàn)有slam背包通常是靠人背負(fù)行走采集數(shù)據(jù)，且由人的意志決定數(shù)據(jù)采集的行程，這容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)采集，不僅降低了工作效率，增加數(shù)據(jù)采集成本，而且不夠智能化。

3、因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進(jìn)和發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本申請(qǐng)的目的在于提供一種基于slam的建圖導(dǎo)航的方法以及移動(dòng)測(cè)量背包，解決了現(xiàn)有技術(shù)中slam背包通常在行走采集數(shù)據(jù)過(guò)程中，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)采集而降低工作效率的問(wèn)題。

2、一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，包括步驟:

3、基于slam算法，將激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息進(jìn)行融合，構(gòu)建當(dāng)前位置的三維環(huán)境地圖；

4、獲取當(dāng)前位置的環(huán)境圖視數(shù)據(jù)，基于三維環(huán)境地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建包含導(dǎo)航避障信息的局部三維地圖，局部三維地圖的所在區(qū)域?yàn)槿S環(huán)境地圖所在區(qū)域中的預(yù)定范圍區(qū)域；

5、識(shí)別局部三維地圖中尚未探索的未知區(qū)域，根據(jù)未知區(qū)域的重要性而確定探索優(yōu)先級(jí)；

6、根據(jù)探索優(yōu)先級(jí)，使用路徑規(guī)劃算法生成導(dǎo)航路徑。

7、可選地，基于slam算法，將激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息進(jìn)行融合，構(gòu)建三維環(huán)境地圖的步驟包括：

8、通過(guò)激光雷達(dá)獲取激光點(diǎn)云信息，通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取圖像紋理信息；

9、對(duì)獲取的激光點(diǎn)云信息和獲取的圖像紋理信息進(jìn)行特征點(diǎn)提取，建立激光點(diǎn)云信息的特征點(diǎn)以及圖像紋理信息的特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

10、根據(jù)特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，估計(jì)出激光雷達(dá)的相對(duì)位姿和視覺(jué)傳感器的相對(duì)位姿；

11、基于所述激光雷達(dá)的相對(duì)位姿和所述視覺(jué)傳感器的相對(duì)位姿，將激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息進(jìn)行融合，構(gòu)建出三維環(huán)境地圖。

12、可選地，通過(guò)激光雷達(dá)獲取激光點(diǎn)云信息，通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取圖像紋理信息的步驟之前還包括步驟：

13、在多個(gè)激光雷達(dá)之間以及各個(gè)激光雷達(dá)、視覺(jué)傳感器和慣性測(cè)量單元之間進(jìn)行參考標(biāo)定，確定多個(gè)激光雷達(dá)和視覺(jué)傳感器以及慣性測(cè)量單元之間的幾何關(guān)系。

14、可選地，根據(jù)相對(duì)位姿將激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息進(jìn)行融合，構(gòu)建出三維環(huán)境地圖的步驟之后還包括：

15、不斷獲取下一位置的激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息，構(gòu)建并更新下一位置的相對(duì)位姿和三維環(huán)境地圖。

16、可選地，獲取當(dāng)前位置的環(huán)境圖視數(shù)據(jù)，基于三維環(huán)境地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建包含導(dǎo)航避障信息的局部三維地圖的步驟包括：

17、通過(guò)深度相機(jī)獲取當(dāng)前區(qū)域的環(huán)境圖視數(shù)據(jù)；

18、根據(jù)環(huán)境圖視數(shù)據(jù)中的圖像深度信息，構(gòu)建當(dāng)前區(qū)域的包含導(dǎo)航避障信息的障礙信息地圖。

19、將障礙信息地圖與三維環(huán)境地圖相融合而得到局部三維地圖。

20、可選地，基于視覺(jué)slam算法，通過(guò)環(huán)境圖視數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)構(gòu)建當(dāng)前區(qū)域的包含導(dǎo)航避障信息的障礙信息地圖的步驟中：

21、導(dǎo)航避障信息包含環(huán)境物體、障礙物、可通行區(qū)域信息。

22、可選地，根據(jù)探索優(yōu)先級(jí)，使用路徑規(guī)劃算法生成導(dǎo)航路徑的步驟中：

23、路徑規(guī)劃算法采用dijkstra路徑規(guī)劃算法。

24、可選地，根據(jù)探索優(yōu)先級(jí)，使用路徑規(guī)劃算法生成導(dǎo)航路徑的步驟之后還包括步驟：

25、將生成的導(dǎo)航路徑進(jìn)行顯示。

26、另一方面，本申請(qǐng)還提出一種移動(dòng)測(cè)量背包，其中，應(yīng)用如上所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其中移動(dòng)測(cè)量背包包括：

27、支撐架體，支撐架體上連接有背包本體，且背包本體用于設(shè)置在操作者的背面；

28、激光雷達(dá)和視覺(jué)傳感器，激光雷達(dá)和視覺(jué)傳感器設(shè)置在支撐架體上；

29、顯示操控器，顯示操控器連接在支撐架體上背離背包本體的一側(cè)，并用于設(shè)置在操作者的頭部前方。

30、可選地，激光雷達(dá)和視覺(jué)傳感器組合成測(cè)量數(shù)據(jù)采集模組，測(cè)量數(shù)據(jù)采集模組可拆卸連接在支撐架體上；

31、顯示操控器通過(guò)前置架活動(dòng)連接在支撐架體上，顯示操控器通過(guò)掰動(dòng)而沿上下方向翻轉(zhuǎn)。

32、有益效果：本申請(qǐng)中的一種基于slam的建圖導(dǎo)航的方法以及移動(dòng)測(cè)量背包，根據(jù)獲取的激光點(diǎn)云信息可以很好的表達(dá)三維空間的結(jié)構(gòu)信息，但其對(duì)紋理和顏色信息較弱，而獲取的圖像紋理信息具有較好的視覺(jué)表達(dá)能力，但其深度感知能力較弱。通過(guò)融合激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息所得到的三維環(huán)境地圖，具有深度感知效果好和視覺(jué)表達(dá)效果好的優(yōu)勢(shì)，因此得到的三維環(huán)境地圖可以獲得更完備的環(huán)境感知信息，提高slam的精度和魯棒性。在建立三維環(huán)境地圖的基礎(chǔ)上，獲取當(dāng)前位置的環(huán)境圖視數(shù)據(jù)后所構(gòu)建的局部三維地圖，使地圖中帶有精度更高的導(dǎo)航避障信息，可以用于未知空間探索和自主路徑規(guī)劃，使規(guī)劃的導(dǎo)航路徑更加合理與高效。通過(guò)算法的計(jì)算和驗(yàn)證，從而提高了三維環(huán)境建圖的完整性，綜合提高工作效率。而根據(jù)帶有精度更高的導(dǎo)航避障信息的局部三維地圖上進(jìn)行探索優(yōu)先級(jí)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)尚未探索的未知區(qū)域的智能化導(dǎo)航路徑的智能化生成，可以進(jìn)一步避免因人工意志規(guī)劃路徑而造成的重復(fù)采集數(shù)據(jù)、三維空間采集不完整問(wèn)題。

技術(shù)特征：

1.一種基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，所述方法包括步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，基于slam算法，將激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息進(jìn)行融合，構(gòu)建三維環(huán)境地圖的步驟包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，通過(guò)激光雷達(dá)獲取激光點(diǎn)云信息，通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取圖像紋理信息的步驟之前還包括步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，根據(jù)相對(duì)位姿將所述激光點(diǎn)云信息和所述圖像紋理信息進(jìn)行融合，構(gòu)建出三維環(huán)境地圖的步驟之后還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，獲取當(dāng)前位置的環(huán)境圖視數(shù)據(jù)，基于所述三維環(huán)境地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建包含導(dǎo)航避障信息的局部三維地圖的步驟包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，基于視覺(jué)slam算法，通過(guò)所述環(huán)境圖視數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)構(gòu)建當(dāng)前區(qū)域的包含導(dǎo)航避障信息的障礙信息地圖的步驟中：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，根據(jù)所述探索優(yōu)先級(jí)，使用路徑規(guī)劃算法生成導(dǎo)航路徑的步驟中：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其特征在于，根據(jù)探索優(yōu)先級(jí)，使用路徑規(guī)劃算法生成導(dǎo)航路徑的步驟之后還包括步驟：

9.一種移動(dòng)測(cè)量背包，其特征在于，應(yīng)用如權(quán)利要求1-8任一所述的基于slam的建圖導(dǎo)航的方法，其中所述移動(dòng)測(cè)量背包包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的移動(dòng)測(cè)量背包，其特征在于，所述激光雷達(dá)和所述視覺(jué)傳感器組合成測(cè)量數(shù)據(jù)采集模組，所述測(cè)量數(shù)據(jù)采集模組可拆卸連接在所述支撐架體上；

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于SLAM的建圖導(dǎo)航的方法以及移動(dòng)測(cè)量背包，其中方法包括步驟：基于SLAM算法，將激光點(diǎn)云信息和圖像紋理信息進(jìn)行融合，構(gòu)建當(dāng)前位置的三維環(huán)境地圖；獲取當(dāng)前位置的環(huán)境圖視數(shù)據(jù)，基于三維環(huán)境地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建包含導(dǎo)航避障信息的局部三維地圖，局部三維地圖的所在區(qū)域?yàn)槿S環(huán)境地圖所在區(qū)域中的預(yù)定范圍區(qū)域；識(shí)別局部三維地圖中尚未探索的未知區(qū)域，根據(jù)未知區(qū)域的重要性而確定探索優(yōu)先級(jí)；根據(jù)探索優(yōu)先級(jí)，使用路徑規(guī)劃算法生成導(dǎo)航路徑。解決了現(xiàn)有技術(shù)中SLAM背包通常在行走采集數(shù)據(jù)過(guò)程中，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)采集而降低工作效率的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：鐘小容,于文率,吳海明,劉洲,黃奇,田春寶,李清泉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)廣東省實(shí)驗(yàn)室（深圳）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2