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申请/专利权人：哈工大苏州研究院;哈尔滨工业大学

摘要：面向非结构化场景的足式机器人视觉导航系统，涉及机器人导航技术领域，针对现有技术中对于地面特征信息利用不充分，进而导致导航不准确的问题，本申请建立了一套可描述地面特征的多层局部感知地图，在传统局部地图的基础上增加了对地面特征的描述。其次，在局部感知地图的基础上，通过将地面特征参数融入轨迹优化的过程中，进而解决了足式机器人对于地面特征信息利用不充分的问题。提升了机器人视觉导航的准确率。

主权项：1.面向非结构化场景的足式机器人视觉导航系统，其特征在于所述导航系统包括地图模块、规划模块、状态估计模块以及用户指令模块；所述状态估计模块用于利用双目视觉惯性里程计估计机器人在世界坐标系下的位置和姿态信息；所述地图模块用于获取场景的RGB图像与深度图像，并结合机器人在世界坐标系下的位置和姿态信息，得到全局地图和多模块局部地图；所述多模块局部地图包括膨胀信息地图与梯度信息地图；所述膨胀信息地图通过以下步骤得到：首先设定一个固定三维x,y,z的有界体素空间作为局部感知地图的容器，之后，根据相机的外参矩阵将深度图像的像素位置映射到体素空间，生成占据体素，之后，获取机器人尺寸的点云的稀疏程度，以及深度图像的点云的稀疏程度，并根据机器人尺寸的点云的稀疏程度，以及深度图像的点云的稀疏程度对局部感知地图的容器进行空间填充，得到膨胀信息地图；所述梯度信息层地图通过以下步骤得到：S1：利用实时语义分割网络ENet对RGB图像进行处理，得到地面类型标签图；S2：通过CSR方法对得到的地面类型标签图进行代价等级排序，得到地面代价等级标签图，CSR方法具体为：通过李克特量表的方式将地面类型的物理性质、安全性进行经验量化，得到刚度性质等级、摩擦性质等级以及安全等级，并根据深度相机是否可探测，建立可探测等级，之后，将所有等级进行乘积，得到表征地面可靠性的总等级，最后根据表征地面可靠性的总等级进行排序；S3：通过Label2Grad方法将地面代价等级标签图转化为梯度地图；所述用户指令模块用于获取用户命令指令，即目标坐标点，并将用户命令指令发送给规划模块；所述规划模块用于根据全局地图、多模块局部感知地图以及用户命令指令，进行机器人质心轨迹规划，并将规划结果发送给机器人。

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