专利交易市场

本发明请求保护一种基于高斯分布重采样Rao‑Blackwellized粒子滤波的移动机器人同时定位与地图构建方法，该方法包括步骤：S1，由机器人位姿和里程计控制信息估计机器人初始位姿；S2，根据地图执行扫描匹配方法；S3，在轨迹的提议分布中进行粒子采样；S4，计算每个粒子的权重并更新各粒子权值；S5，在高斯分布的基础上进行粒子重采样，具体是通过排序粒子权重大小，分散高权重粒子获得重采样后的新粒子；S6，根据机器人位姿和观测信息计算地图并进行地图更新。本发明可以获得可靠的栅格地图精度。

本发明公开了一种基于仿人记忆机制的机器人概率地图更新方法，包括：针对目标物建立记忆和遗忘模型，将目标物在任意位置的概率赋予记忆属性和遗忘属性，以记忆量和遗忘速率组成遗忘曲线表示目标物在该位置的概率变化曲线；当目标物被重复识别时，触发重复识别量化机制，将每一个已发现过该目标物的位置对应的剩余记忆量和新增记忆量叠加得到对应位置的阶段起始记忆量，并赋予阶段遗忘速率，其中每个位置的新增记忆量根据历史统计数据中目标物出现次数占比得出；任意时刻下目标物在每个位置的概率，为该位置记忆量占所有位置记忆量的比重。本发明利用记忆模型提高长航时动态环境下地图更新的自适应性，从而为机器人提供相对准确的概率信息。

本发明公开了基于闭环检测校正的移动机器人地图构建方法、存储介质及设备，该方法包括步骤S1，根据视觉系统采集环境信息构建表征空间位置的记忆感知模板，并生成对应的视觉感知记忆库；步骤S2：根据陀螺仪和加速度计采集自感知运动信息更新位置感知信息；步骤S3，将当前的记忆感知模板和视觉感知记忆库相关联，当到达经历过的环境位置时，通过计算记忆感知模板的活性强度激活相应视觉感知记忆库；步骤S4，根据得到的位置感知信息与视觉感知记忆库、记忆感知模板相互联系后对自感知空间地图进行绘制和校正。本发明实现了位置信息的实时更新，并且消除累计误差，考虑到相邻记忆感知模板之间的兴奋性水平差异，提高了闭环检测的准确性。

本发明公开了一种室外区域的工作地图自动建立方法，装置，存储介质及工作设备，本方案首先使得工作设备在需要建立工作地图的室外区域内的任意位置自行沿任意方向移动，直至达到位于移动方向上的工作区域边界，所述工作区域边界由工作设备在移动过程中自行识别确定；接着使得工作设备自行沿随机角度转向并移动，直至达到位于移动方向上的工作区域边界，所述工作区域边界由工作设备在移动过程中自行识别确定，并重复此过程；最后基于工作设备所到达的工作区域边界点的位置信息绘制出初次的工作区域地图。本方案能够使得室外工作设备能够自动并准确的构建精准的工作区域地图。