探测机器人煤矿井下地图创建
来源： 作者： 发布时间：2016-09-07 06:43:22 浏览量：综上所述，无论是用于对操作员的远程操作进行现场地形和环境信息的支持，还是作为移动机器人井下导航的基础数据，用于井下地形环境的地图不仅要具有描述井下复杂的不平整路面的能力，还应该能够进一步描述一些典型的景物特征，如铁轨、阶梯、巷道交叉口、大面积泥泞、积水等。
2移动机器人常用地图表达方式
移动机器人环境空间的表示方法主要包括几何地图(GeometricalMap)和拓扑地图(TopologicalMap)两大类。其中，栅格地图(Grid-basedMap)和特征地图(LandmarkMap)是比较常见的几何地图表达形式。这些地图表示方法分别具有其各自的特点，因而被应用于不同的场合，或者通过不同类型地图的组合实现其环境空间更为适当的表达。
(l)栅格地图
栅格地图表示法最早由Moravec和Elfes于1985年提出，其原理是将环境分解成若干相同大小的栅格，每一单元代表环境的一部分，并包含一个表示该单元格被占据可能性的概率值。相比之下，栅格地图易于创建、表示和维护，每个栅格单元的信息直接与环境对应用于表示空闲或障碍物信息，因而方便声纳等低成本传感器实现这种地图的创建。借助于栅格地图，机器人可以方便地完成自定位、路径规划等。栅格地图是一种用于近似表达环境信息的地图，它对特定感知系统的假设参数不敏感，因而具有较好的鲁棒性。然而在大规模环境或环境复杂需要详细划分时，栅格数量将会增大，这就导致维护地图所需的计算量增加从而导致地图处理的实时性变差。然而从另一方面考虑，由于传统的栅格地图仅仅表达了相应位置的“空闲”(可通过区域)或“占据”(障碍物区域)，因而更多的应用于室内或结构化特征明显的室外平整路面导航中，对于非平整路面或非结构化特征很强的环境，传统的栅格地图就由于信息量不足而显得无能为力了。
经过众多研究人员多年的努力，栅格地图表示法也在不断的发展和改进当中得到了越来越广泛的应用，逐渐形成了四叉树等改进的模型结构。Burgard采用神经网络对感知数据进行学习，然后映射到地图中。Angelo提出基于反馈神经网络模型的栅格概率计算方法，从而可以有效的减少传感器镜面反射、随机性误差等的影响。Ribo对Bayesian概率模型、D-S证据理论、模糊集三种算法更新栅格地图模型的优缺点进行了深入的分析。针对非平整路面机器人导航问题，Moravec，Rankin等提出并应用了多种形式的2.5D栅格地图，进而加强了栅格地图的表达能力，解决了栅格地图信息量不足的问题。
(2)特征地图
特征地图又称为几何特征地图，它是通过机器人从环境的感知信息中提取更为抽象的几何特征，这些特征由若干包含环境位置信息的特征组成，例如线段、角点、目标边缘、规则曲线、平面等均可作为地图特征，这些特征通过特定的表达形式存储在地图中，并且易于被机器人观测到，方便用于位置估计和目标识别。几何特征地图也有着较为广泛的应用，如Ayache通过视觉传感器获取环境中的直线段信息作为特征，Ip等人通过对原始声纳数据的处理获得线段信息作为特征，Choset等采用ATM模型精确提取环境中的点特征。多传感器信息融合是提高特征检测能力的重要手段，Castellanos对激光和摄像机数据进行特征级数据融合以提高识别准确度。特征地图缺点是特征的提取需要对感知信息作额外的处理，需要一定数量的感知数据才能得到结果，而且特征地图的更新比栅格地图复杂很多。
(3)拓扑地图
拓扑地图，首先由Kuipers在1978年提出，是一种紧凑的环境表示方法，通常以图(Graph)的结构形式表现一个环境的连通性。拓扑地图描述法是对真实世界的一种近似描述，它并没有一个明显的尺度概念，而是选用一些特定的地点来描述环境空间信息。一般来说拓扑地图把环境表示为带节点和相关连接线的拓扑结构图，其中节点表示环境中的重要位置，如墙角、门等有一定可检测特征的结构，拓扑地图的边表示节点之间的连接通道，如环境中的走廊、通道等。相对而言拓扑地图非常便于实现路径规划，适用于基于行为的导航；而更大的优势在于，拓扑地图可以直接使用诸多成熟高效的图形搜索和推理算法;这种地图以描述环境的拓扑结构为主要目标，因而对环境没有精确的位置要求；并且对存储空间和计算资源要求相对较低，因此，基于拓扑地图的计算效率较高。尽管拓扑地图在很多方面具有优势，但它要求机器人可以准确地观测到拓扑节点，对拓扑节点的定义是拓扑地图创建的难点，在很多情况下往往会造成节点定义的失败；特别是在相似性较强的环境中，很容易使系统陷入节点混淆的状态。因此，拓扑地图对于结构化的环境，特别是对于不是很复杂的大尺寸结构化环境，是一种高效的表示方法。然而，对于非结构化环境，节点的识别将变得非常复杂从而使地图创建的难度增大。拓扑地图的节点定义一般采用三种方式:第一种是人为预定节点标志的方式，第二种是特定位置法，即根据特定位置的环境信息定义节点。Kuipers采用爬山法寻找局部唯一特征点，利用外部传感器感知的信息定义节点，第三种是传感器的观测数据的相似性特征进行节点定义，Nehmzow直接根据栅格直方图信息进行节点定义。
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