文档介绍：-
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一种面向目标的环境模型及其构建方法
环境地图是机器人环境认知并提供效劳的根底。以效劳机器人为实际应用识别出环境中的物体具体是什么，而视觉传感器提供的环境信息则相对更加丰富，特别是通过图像处理算法得到的小物品如手机等是对特定平面环境特征的必要补充。通过视觉辨识并确定目标物体在环境中的具体位置，使得机器人对环境中具体目标及其相互位置关系更加明了，减少了机器人执行任务时目标搜索的环节，提高了机器人的工作效率。基于上述思想，为效劳机器人设计了面向目标的环境模型。本文所说的目标指的是环境中效劳机器人执行任务时的操作对象。
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面向目标的环境模型由目标特征库、地图信息库和目标映射表来表示，具体描述如下：
目标特征库中保存了效劳机器人的主要操作目标的特征模板，这些特征主要是为效劳机器人进展目标发现时提供依据，由于效劳机器人主要依靠视觉传感器发现目标，所以目标特征库中存放的是目标的图像特征主要包括目标的颜色特征、纹理特征、形状特征等。按照集合论的观点，目标实际上可以看作由众多的特征词条构成的多维信息空间。
向量空间模型〔VSM〕是应用较多且效果较好的特征表示方法之一，借助于向量空间模型，目标特征库可被看作是由一组正交词条向量所组成的向量空间，每个目标表示其中的一个化特征向量集。假设目标特征库为由m个目标特征向量集构成的向量空间S：
〔1〕
其中 表示第i个目标的特征向量集合。假设 由 个特征向量子集构成，即：
〔2〕
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其中 表示第i个目标的第j个特征向量子集。由〔1〕〔2〕可表示出所有目标的特征。 目标特征库由机器人离线创立，并可以通过自学****不断进展更新，对目标特征库的更新主要包括增加、删除和修改目标特征向量集。
地图信息库保存由效劳机器人同时地位与地图创立〔SLAM〕所生成的环境地图，是机器人对其所在工作环境的抽象表述方式。目前研究的地图表示方法主要有：栅格表示法、特征表示法和拓扑表示法。基于栅格的地图表示方法将地图划分成一些大小相等的栅格，便于表示环境中的障碍物，有益于机器人的自主导航，但是随着栅格的增多需要大量的存储空间和计算时间。基于特征的表示方法利用稀疏的几何特征来描述环境，表示更为紧凑。拓扑图法采用一些关键的节点以及它们之间的相互关系来描述环境，但是环境中的特征很相似时，拓扑图表示法很难将它们区分开，而且定位精度较低。
效劳机器人往往工作在构造化的室环境，基于线段的几何环境特征能对构造化室环境进展有效的描述，因此可采用特征表示法来构建地图信息库。
目标映射表主要存放机器人操作目标与环境地图的映射关系表。在机器人进展同时定位与地图创立的同时，利用视觉对环境中物体进展特征提取，并根据事先创立的目标特征库对视觉提取的特征进展匹配，从而发现目标，实现环境中的目标定位，并将目标信息与地图信息进展特征映射，从而在机器人部构造操作目标与环境地图的映射关系，便于机器人快速直接的从环境中定位操作目标。
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面向目标模型的构建依赖于多传感器的并行工作，使用距离传感器和位置传感器来进展传统的机器人同时定位与地图创立工作，实时地生成环境地图信息库，与此同时，并行工作的视觉传感器进展实时的图像信息处理，提取出环境中物体的特征信息，与机器人离线创立的物体特征库进展特征匹配，一旦匹配到特征库中的物体特征，则机器人认为发现了该物体，并将此物体的相关信息与其所在的地图信息进展关联影射，从而生成物体在地图中的位置关系表，即目标映射表。图1为面向目标的环境模型的构建流程图。
二、面向目标环境建模的关键技术
技术层面上，与传统的环境建模方法相比，面向目标环境建模的关键技术主要包括同时定位与地图创立、特征提取与匹配、目标映射表与地图信息库的映射以及环境模型的维护与更新等。
〔SLAM〕
同时定位与地图创立问题可以描述为：移动机器人在未知环境中运动时