申请/专利权人：常熟理工学院

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117537803B

主分类号：G01C21/00

分类号：G01C21/00;G06V10/762;G06V10/26;G06V20/70;G06V10/44;G06T7/73;G01C21/32;G01C21/20;G01S17/86

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本公开的实施例提供一种机器人巡检语义‑拓扑地图构建方法、系统、设备及介质。方法分为室内外定位、环境感知和语义‑拓扑地图构建三个部分。室内外定位主要通过激光雷达和彩色相机作为里程计，为机器人提供固定频率的位置与姿态估计；环境感知则将彩色相机的图像作为输入，生成对象的语义标签输送给语义‑拓扑地图构建部分；通过聚类算法，生成多级的语义节点以构建语义‑拓扑地图，提供给机器人进行巡检。本公开结合了环境语义信息和机器人导航需求，从环境的语义信息中抽象出高级语义节点，帮助机器人深入理解地点概念，作为导航决策的关键要素，生成高效精简的可导航地图，具有地图精度高、效率高、系统运行速度快、所需内存空间小的特点。

主权项：1.一种机器人巡检语义-拓扑地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、获取固定频率的点云信息和彩色图像信息；步骤S2、根据所述点云信息和所述彩色图像信息，计算得到固定频率的机器人位移和姿态信息，得到点云-拓扑子地图；步骤S3、将所述彩色图像信息输入语义分割网络，根据所述语义分割网络输出的语义标签对所述点云-拓扑子地图进行标注，得到语义-点云-拓扑子地图；步骤S4、根据所述语义-点云-拓扑子地图中的语义信息得到多级语义节点，具体为利用DBSCAN算法处理所述语义-点云-拓扑子地图，得到多级语义节点；根据所述多级语义节点得到多级语义-点云-拓扑子地图，具体为融合所述多级语义节点和所述语义-点云-拓扑子地图，得到多级语义-点云-拓扑子地图；步骤S5、响应于机器人移动的距离和旋转角度超过拓扑节点的保存阈值，则存储所述多级语义-点云-拓扑子地图并更新全局地图，随后重新执行步骤S1~S4。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 常熟理工学院 机器人巡检语义-拓扑地图构建方法、系统、设备及介质

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