一种导航代价图的更新方法、装置及设备与流程

本申请属于导航领域，尤其涉及一种导航代价图的更新方法、装置及设备。

背景技术：

在生成机器人导航地图时，我们通常需要将机器人对环境的感知用不同的数据类型储存起来，但是如果将所有的数据都放在一张地图上，那么在每次更新地图单元格的时候，就要将所有类型的数据全部处理，同时在刷新的时候有些数据就会被强行刷新导致丢失数据。为了避免这种弊端，在ros(机器人操作系统)里现在采用的是分层代价图(costmap)，分层代价图包括静态层、虚拟墙层和动态障碍物层，当动态障碍物层发生变化时，只需要更新动态障碍物层中的信息，再对各层进行叠加和膨胀，可有效的避免对所有数据全部处理。

但是，为了避免动态障碍物层的障碍物影响导航路径的规划，在启动导航时通常会将动态障碍物层中的临时障碍物清空，然后根据之前存储的静态层和虚拟墙层，以及清空后的动态障碍物层进行叠加和膨胀。由于膨胀过程中需要对每个像素运行膨胀算法，需要耗费较长的时间，比如在0.05米像素的分辨率下，一张1万平的地图，全图膨胀大约需要15秒左右，不利于提高导航响应速度。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例提供了一种导航代价图的更新方法、装置和设备，以解决现有技术中清空临时障碍物时，需要对静态层、虚拟墙层和清空后的动态障碍物层叠加和膨胀，需要耗费较长时间，不利于提高代价图的更新效率的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种导航代价图的更新方法，所述导航代价图的更新方法包括：

在导航地图启动前，将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加得到静态主图，对所述静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图；

在导航地图启动时，将所述静态膨胀图与导航过程中检测到的障碍物进行叠加，得到主代价图；在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图

在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加得到静态主图，对所述静态主图进行膨胀，得到静态膨胀图的步骤在设备开机时完成。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述对所述静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图的步骤包括：

获取设备当前所在的位置；

根据所述设备当前所在的位置，估计设备的活动区域；

对所述静态主图的所述活动区域进行膨胀，得到静态膨胀图。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述对所述静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图的步骤包括：

对所述静态主图进行全图膨胀，生成静态膨胀图。

结合第一方面、第一方面的第一种可能实现方式、第一方面的第二种可能实现方式或第一方面的第三种可能实现方式，在第一方面的第四种可能实现方式中，所述在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图的步骤包括：

当导航过程中检测到新的障碍物时，确定所述障碍物的位置；

根据所述障碍物的位置确定膨胀范围；

根据所述膨胀范围，对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

本申请实施例的第二方面提供了一种导航代价图的更新装置，所述导航代价图的更新装置包括：

静态膨胀图生成单元，用于在导航地图启动前，将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加得到静态主图，对所述静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图；

主代价图生成单元，用于在导航地图启动时，将所述静态膨胀图与导航过程中检测到的障碍物进行叠加，得到主代价图；在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图

导航代价图更新单元，用于在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能实现方式中，所述静态膨胀图生成单元包括：

设备位置获取子单元，用于获取设备当前所在的位置；

活动区域确定子单元，用于根据所述设备当前所在的位置，估计设备的活动区域；

第一膨胀子单元，用于对所述静态主图的所述活动区域进行膨胀，得到静态膨胀图。

结合第二方面，在第二方面的第二种可能实现方式中，所述导航代价图更新单元包括：

障碍物位置获取子单元，用于当导航过程中检测到新的障碍物时，确定所述障碍物的位置；

叠加范围确定子单元，用于根据所述障碍物的位置确定膨胀范围；

第二膨胀子单元，用于根据所述膨胀范围，对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

本申请实施例的第三方面提供了一种导航代价图的更新设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述导航代价图的更新方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述导航代价图的更新方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过在导航地图启动前，将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加得到静态主图，并对静态主图进行膨胀生成静态膨胀图，在导航地图启动时，将导航过程中检测到的障碍物与所述静态膨胀图叠加，得到主代价图，并对所述主代价图中的障碍物所在位置的局部范围进行膨胀，由于膨胀范围大大减小，从而使得导航地图启动和运行时，可以有效的减少膨胀所消耗的时间，有利于提高导航响应速度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种导航代价图的更新方法的实现流程示意图；

图2是本申请实施例提供的导航代价图的更新场景示意图；

图3是本申请实施例提供的一种静态膨胀图的生成方法的实现流程示意图；

图4是本申请实施例提供的导航代价图膨胀更新的实现流程示意图；

图5是本申请实施例提供的导航代价图的更新过程示意图；

图6是本申请实施例的一种导航代价图的更新装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的导航代价图的更新设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1为本申请实施例提供的一种导航代价图的更新方法的实现流程示意图，详述如下：

在步骤s101中，在导航地图启动前，将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加得到静态主图，对所述静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图；

具体的，本申请所述分层代价图，英文名称为costmap，是指地图中的某些单元格进行更新时，为了避免对整个地图进行处理，以及在刷新的时候有些数据会由于强行刷新导致丢失数据，而在机器人操作系统ros中采用的一种地图分层策略，根据地图中包括的数据类型或者含义，将地图分成不同层的地图(比如可以包括静态层、虚拟墙层、临时障碍物层等等)，每一层的数据具有独立性，方便对每一层的数据进行维护和处理。最后再通过一定的组合步骤将所有地图层的数据叠加综合出一个主代价图(mastercostmap)从而进行路径规划。

其中，所述静态层可以通过画图软件或者即时定位与地图构建slam方式生成，用于表示周围环境的基本数据。比如，在室内可以用于表示墙壁、玻璃门或者其它固定不动的障碍物等。

所述虚拟墙层一般通过画图软件在地图上标注，用于约束机器人的行动范围，比如楼梯口，台阶等危险区域。

另外，动态障碍物层表示机器人导航过程中随机出现的临时障碍物，比如行人等。在导航过程中，机器人根据检测到的实时障碍物，不断的更新局部动态障碍。

如图2所示为本申请的应用场景示意图，当机器人(或设备)通过虚线路径由位置a移动至位置b时，通过虚线的路径导航到中间位置时，发现道路被临时障碍物阻挡，机器人另寻其它路径，沿着图中的实线路径导航至位置b。此时，临时障碍物添加到了主代价图中，如果下位机器人由位置b返回位置a，或者重新由位置a前往位置b时，由于主代价图中记录的虚线路径无法通过，并且机器在位置a或者位置b无法确认临时障碍物是否被清除，因此，机器人会沿着实线规划路径。在这种情况下，如果临时障碍物已被清除，那么机器人规划的路径并不是最优路径。因此，为了使得机器人能够通过导航地图寻找最优路径时，需要将导航地图中的动态障碍层中的数据清除，然后将静态层、虚拟墙层和清空后的动态障碍层叠加、膨胀。由于膨胀过程中需要消耗较长的时间，因此，整个导航代价图的更新效率较低，会严重影响到用户体验。

为了使得导航地图在重新启动后，能够寻找到相对较优的路径，即可以寻找到位于位置a和位置b之间的较优路径，本申请将静态膨胀图的生成过程设置在导航地图启动前，较优的一种方式中，可以在设备启动时完成。比如，机器人开机一般会持续数分钟，从开机到执行导航命令的过程通常较久，有足够的时间进行膨胀操作，其耗时不会影响用户体验。

其中，本申请通过将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加，得到静态主图。当然，根据分类方式的不同，所述静态主图还可以包括其它类型静态的障碍物层叠加而成。

本申请对静态主图进行膨胀，即对障碍物周围的一定范围内的区域膨胀为灰色区域，在规划路径时，使得机器人能够膨胀区域提供路径规划参考，从而能够生成更佳的规划路径。

其中，本申请对静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图的步骤，可以如图3所示，包括：

在步骤s301中，获取设备当前所在的位置；

其中，所述设备当前所在的位置，可以根据设备的定位信息，比如gps定位信息、基站定位信息等确定。

在步骤s302中，根据所述设备当前所在的位置，估计设备的活动区域；

根据设备当前所在的位置估计设备的活动区域的步骤，可以包括：

根据设备当前的位置确定活动区域的中心，根据预设的活动半径，估计设备的活动区域。

或者，也可以根据设备中设定的计算或者任务，结合设备当前所在的位置，来确定设备的活动区域。比如根据设备当前所在的位置d1，以及任务需要前往的目的地d2，从而得到从位置d1到目的地d2的活动区域。

在步骤s303中，对所述静态主图的所述活动区域进行膨胀，得到静态膨胀图。

根据静态层和虚拟墙层叠加得到静态主图后，对所述静态主图的部分区域，即步骤s302所确定的活动区域进行膨胀，从而使得设备当前需要使用的地图为膨胀过的区域，并且局部范围的膨胀和全图膨胀方式相比，可以有效的提高膨胀效率，并且膨胀后的地图所占用的存储空间较小，有利于提高存储空间利用效率。

当然，在设备活动范围不可估计时，也可对所述静态主图进行全图膨胀，生成静态膨胀图。

在步骤s102中，在导航地图启动时，将所述静态膨胀图与导航过程中检测到的障碍物进行叠加，得到主代价图；

在导航地图启动前已得到膨胀后的静态膨胀图，将所述静态膨胀图与导航过程中检测到的障碍物叠加，可以得到主代价图。

在步骤s103中，在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

在导航过程中，机器人或设备可以根据检测装置对场景中的障碍物进行检测，根据检测结果更新临时障碍层。根据更新的临时障碍层与静态膨胀图叠加得到主代价图，并根据障碍物的位置对主代价图的局部范围进行膨胀，得到更新的导航代价图。具体可以如图4所示，包括：

在步骤s401中，当导航过程中检测到新的障碍物时，确定所述障碍物的位置；

为了有效的将检测到的障碍物与静态膨胀图叠加，或者与更新后的导航代价图叠加，需要确定障碍物的位置。

在步骤s402中，根据所述障碍物的位置确定膨胀范围；

所述叠加范围可以由障碍物所占的范围确定。比如，可以确定障碍物所占区域的边界，根据所述边界确定为叠加范围。所述障碍物所占区域的边界，可以根据机器人或设备的位置、障碍物距离机器人或设备的距离来确定。

在步骤s403中，根据所述膨胀范围，对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

所述障碍物与静态膨胀图叠加后，得到主代价图。根据所述膨胀范围，对所述主代价图进行膨胀，从而可以大大的减少机器人或者设备在导航过程中清空临时障碍层的效率，节省了大量的膨胀时间，有利于提高机器或设备的导航响应效率。

另外，由于障碍物不是同时检测，当检测到第一个动态障碍物时，根据所述动态障碍物形成动态障碍层，将所述动态障碍层与所述静态膨胀图叠加，得到主代价图。当检测到新的动态障碍物时，可将新的动态障碍物与在此之前的主代价图叠加，并根据新的动态障碍物确定膨胀范围，在所述膨胀范围内对叠加后的主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

为了更为清楚的说明本申请的导航代价图的更新过程，下面结合如图5进行说明。如图5所示，在上面的虚线框中，通过静态层与虚拟墙层叠加，生成静态主图后，对所述静态主图进行膨胀，得到并存储静态膨胀图。此虚线框中的操作在导航地图启动前即可完成。

在得到静态膨胀图后，如果导航地图启动，则将所述静态膨胀图与实时检测的动态障碍层叠加，得到主代价图，如下方框所示，再对叠加后的主代价图进行膨胀，膨胀计算的范围为障碍所在的局部范围，只需要计算较小的膨胀数据，有利于提高导航代价图的更新效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

图6为本申请实施例提供的一种导航代价图的更新装置的结构示意图，详述如下：

所述导航代价图的更新装置包括：

静态膨胀图生成单元601，用于在导航地图启动前，将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加得到静态主图，对所述静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图；

主代价图生成单元602，用于在导航地图启动时，将所述静态膨胀图与导航过程中检测到的障碍物进行叠加，得到主代价图；在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图

导航代价图更新单元603，用于在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

优选的，所述静态膨胀图生成单元包括：

设备位置获取子单元，用于获取设备当前所在的位置；

活动区域确定子单元，用于根据所述设备当前所在的位置，估计设备的活动区域；

第一膨胀子单元，用于对所述静态主图的所述活动区域进行膨胀，得到静态膨胀图。

优选的，所述导航代价图更新单元包括：

障碍物位置获取子单元，用于当导航过程中检测到新的障碍物时，确定所述障碍物的位置；

叠加范围确定子单元，用于根据所述障碍物的位置确定膨胀范围；

第二膨胀子单元，用于根据所述膨胀范围，对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

图6所述导航代价图的更新装置，与图1所述的导航代价图的更新方法对应。

图7是本申请一实施例提供的导航代价图的更新设备的示意图。如图7所示，该实施例的导航代价图的更新设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72，例如导航代价图的更新程序。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个导航代价图的更新方法实施例中的步骤。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述导航代价图的更新设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成：

静态膨胀图生成单元，用于在导航地图启动前，将分层代价图中的静态层与虚拟墙层叠加得到静态主图，对所述静态主图进行膨胀，生成静态膨胀图；

主代价图生成单元，用于在导航地图启动时，将所述静态膨胀图与导航过程中检测到的障碍物进行叠加，得到主代价图；在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图

导航代价图更新单元，用于在所述障碍物所在的局部范围对所述主代价图进行膨胀，得到更新的导航代价图。

所述导航代价图的更新设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是导航代价图的更新设备7的示例，并不构成对导航代价图的更新设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述导航代价图的更新设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器70可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器71可以是所述导航代价图的更新设备7的内部存储单元，例如导航代价图的更新设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述导航代价图的更新设备7的外部存储设备，例如所述导航代价图的更新设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述导航代价图的更新设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述导航代价图的更新设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。