一种面向目标的环境模型及其构建方法

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1、.一种面向目标的环境模型及其构建方法　　环境地图是机器人环境认知并提供服务的基础。以服务机器人为实际应用背景，综合应用多传感器数据，将环境中的具体目标信息映射到利用SLAM技术创建的地图中，生成面向目标的环境模型。本文详细介绍了该环境模型的表示、构建和更新方法，并通过实验证明该模型可有效地提高机器人的环境理解能力和工作效率。　　Theenvironmentmapisthebasisforrobotunderstandingsurroundandprovidingservices.Takeservicerobotsforexample，multi-sensordataareint

2、egratedandspecificobjectsarerejectedintotheenvironmentmapcalledasobject-orientedmapusingSLAMtechnology，thepaperdescribestherepresentation，constructionandupdatemethodsoftheenvironmentmodel.Theexperimentsshowthatwiththemodel，robotcaneffectivelyimproveenvironment-understandingabilityandworkinge

3、fficiency...　　作为机器人的重要分支，服务机器人工作于家庭、医院、办公室等环境中，代替人完成一定的服务性作业或对身体不便者提供帮助。这样的服务机器人往往工作于结构化的室内环境，对环境的理解比较容易。对于这种结构化或半结构化的环境描述方法研究较为广泛，文[1]给出了基于几何特征的同时机器人定位与环境建图（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）算法，文[2]给出了一种基于几何特征的室内服务机器人环境地图表示方法，此外，一些表象地图，如Bag-of-words[3]、FAB-Map[4]和Appearance-Map[5]被构建出

4、来，其实质仍然是基于视觉特征的地图描述；文[6]设计了Gamma-SLAM算法用于构建环境的栅格地图；文[7]提出了一种适于机器人在大规模室内环境下自主导航的拓扑地图；综合考虑几何和拓扑两种表示方法的优缺点，研究者们创建了几何-拓扑混合环境地图[8-10]。然而，上述地图模型都是面向机器人路径规划的，仅仅约束了机器人的可活动空间，而没有融入操作物品和服务对象等必要信息，这种地图难以满足机器人家庭服务任务的需要。文[11]和[12]提出了用于实现环境分类和识别的语义地图表示方法；文[13]提出了针对机器人环境及其中物品认知的概念表达；文[14]提出了一种基于机器人服务任务导向的环

5、境地图；文[15]针对服务机器人任务需要设计了融合物品信息的环境地图构建方法。近年来，移动机器人同时定位与地图创建方法（SLAM）越来越受到人们的重视，当环境是动态或者未知情况时，SLAM可以很好地解决移动机器人的定位与导航要求。然而在服务机器人实际研发与应用中，仍然面临如下几个问题：..　　（1）环境建模。服务机器人工作在复杂的环境中，只对环境进行二维建模不能满足任务的需要，提取环境的三维特征是提高服务机器人环境理解和智能程度的重要途径。　　（2）工作效率问题。由于服务机器人需要完成如取药等紧急任务，在接收到指令后能否得到目标在环境中的位置并及时找到目标，是衡量服务机器人工作

6、效率的重要指标。　　本文针对上述两个问题，设计了一种面向目标的环境模型表示方法，在进行同时定位与地图创建的同时，加入并行的视觉处理，提取三维环境和目标的信息，并将视觉提供的目标信息映射到环境地图中，从而提高了服务机器人的环境理解能力和工作效率。　　一、新型的面向目标环境建模方法　　1.1设计思想..　　如何充分地理解所处环境并确定自身和目标在环境中的位置，是服务机器人提供各种服务的前提和基础。一般的距离传感器所获取的知识都是对特定水平面的二维描述，难以描述环境中的立体物体，而且只通过距离传感器提供的信息无法辨认出环境中的物体具体是什么，而视觉传感器提供的环境信息则相对更加丰富，

7、特别是通过图像处理算法得到的小物品如手机等是对特定平面环境特征的必要补充。通过视觉辨识并确定目标物体在环境中的具体位置，使得机器人对环境中具体目标及其相互位置关系更加明了，减少了机器人执行任务时目标搜索的环节，提高了机器人的工作效率。基于上述思想，为服务机器人设计了面向目标的环境模型。本文所说的目标指的是环境中服务机器人执行任务时的操作对象。　　1.2面向目标的环境模型表示　　面向目标的环境模型由目标特征库、地图信息库和目标映射表来表示，具体描述如下：　　1.2.1目标特征库　　目标特征库中