模仿人的环境认知机理的机器人室内地图自主构建研究

According to the human's environment cognitive mode with region division function and object semantic description, and aiming to the service robot's larger moving range and kinds of service objects, the strategy and method of the three-level indoor map building using the artificial signpost/object mark based on RFID and QR code is proposed to imitate the human's three-level service task completing mode with object management, moving and operations. The three-level maps make the robot not only achieving the plane structure of the environment for navigation, but also enriching the information of typical properties and objects operation of local space, and semantic information of describing the function, relationship & ascription of the floors, corridors, rooms and objects, which are used to meet the requirements of the hierarchical and intelligent navigation. Imitating the human's space cognitive mechanism by navigation of artificial signpost in large-scale environments and the space functional description mechanism by the object property & relationship in small-scale environments, large-scale cognitive semantic topology map based on immune network algorithm and small-scale functional semantic topology map are constructed. Besides, the functions of perceiving, localization, semantic map, context and object management are deeply integrated to support the path planning of "semantic level" and "navigation level", which will become the basis of the robot's intelligent service tasks.

根据人的区域功能分割、对象语义描述的环境认知模式，针对机器人日趋扩大的活动范围和种类繁多的服务对象特征，结合基于RFID和QR code的人工物/路标，模仿人的对象管理、对象移动、对象操作的三级服务任务完成模式，研究机器人完全自主地构建三级室内地图的策略和方法。该研究使服务机器人对环境信息的掌握不仅停留在面向导航的几何结构信息方面，还增加了局域空间的特征描述信息和物品操作信息，及楼层、走廊、房间和物品功能及归属关系的语义信息，以满足层次化智能导航的要求。模仿人的基于人工路标导航的大范围空间认知机理和基于物品属性和关联关系的小范围空间功能描述机理，构建基于免疫网络算法的大范围认知语义拓扑图和基于谱聚类算法的小范围功能语义拓扑图。同时基于描述逻辑推理实现感知、定位、语义、上下文、对象管理各部分功能的深度整合，支持与服务相关的"语义层"和"区域层"路径规划，为机器人智能化的服务任务实现奠定基础。

随着对服务机器人智能水平要求的不断提高，将环境表示成与人类的环境认知方法类似的语义描述形式并形成分层地图构建模式，是机器人提供智能服务的前提和保证，而语义添加和建图过程的全自主性是机器人真正走入人类生活的重要因素。.本项目严格按照申请书的研究内容进行。在保证全自主建图的基础上，针对楼宇环境，基于RFID和QRcode等人工物标/路标技术，实现了局部栅格-分层拓扑-全局语义的分级地图构建，并在各级地图中自主添加楼层、走廊、房间和物品功能及归属关系的语义信息。同时基于网络服务机制，在智能空间下搭建和设计较完善的软硬件及云数据库系统，完成特征、空间、物品、上下文和任务等五类信息间的映射和推理。在项目执行过程中，对基于人工物标/路标的语义本体模型、三级地图构建模式、小范围半未知环境的功能语义拓扑地图构建策略、大范围半未知环境的认知语义拓扑图构建形式和三级室内地图逻辑推理机制等进行了深入研究。在申请书研究内容基础上，补充了基于RFID和激光的语义地图更新，基于云数据库的环境语义信息获取及逻辑推理和基于分布式数据融合的多服务协作优化等内容，使项目的内容更加完善。.本项目提出的楼宇环境的语义地图构建方法在实验室自主研发的医院巡视机器人上成功应用。医院巡视机器人在山大第二医院骨科试运行，成功完成在走廊、病房、床前的导航及病人治疗信息的获取工作。本项目设计的人工标签既可以作为机器人导航定位的人工地标，又可作为地图语义信息获取的人工物标，在机器人导航和语义地图构建中的应用证明了该方法的有效性。同时本标签还可用于物品抓取时的物品识别和定位，能大大提高物品抓取的准确性和效率。.三级语义环境地图的构建使机器人能基于服务任务要求，按“语义”进行逻辑推理，实现基于分层环境空间模型的“语义”路径规划和导航，这顺应了机器人越来越智能的发展需求，因此具有很好的应用前景。本项目的研究成果与2014年美国麻省理工学院研制的具有革命性意义的机器人轮椅的环境语义描述功能不谋而合。这种轮椅中具有的语义理解和环境语义描述功能标志着含语义信息的地图表示方法已经受到国外同行的关注，并进入了实际应用阶段。而本项目提出的楼宇环境的分层语义描述方法在语义信息获取的简便性和语义地图构建的自主性上有独到之处，因此具有广泛的实际应用价值。