用于产生用于移动物流机器人的周围环境地图的

本发明涉及一种用于产生用于移动物流机器人的周围环境地图的方法，其中，借助传感装置检测该周围环境，并且在处理器单元中分析处理传感器数据，其中，产生该周围环境的具有单元格的虚拟栅格，其中，将在其中探测到对象的单元格标识为占用单元格，将在其中没有探测到对象的单元格标识为空闲单元格，由此产生该周围环境的表示。本发明还涉及一种用于执行该方法的移动物流机器人。背景技术：1、移动物流机器人越来越多地在工业中和在物流运营中得到使用，以便使在工业生产中和在物流任务中，例如在配货(kommissionierung)中的流程自动化。在此，大多使用具有臂操纵器(armmanipulatoren)，特别是机器人臂的移动物流机器人。对此，一个示例是所谓的关节臂机器人(knickarmroboter)。2、尤其具有挑战性的是移动物流机器人、特别是用于负载操作的具有机械臂的自主的搬运车辆——例如移动配货机器人——的实现，因为物流机器人应自由地在物流区域、例如仓库中运动。在此，移动物流机器人持续地遇到全新的工作周围环境。3、为了使得能够实现移动物流机器人在这种变化的工作周围环境中的定位和导航，必须持续地更新地创建用于移动物流机器人的周围环境地图。4、有不同的方法以产生用于移动物流机器人的周围环境地图。一方面，可以寄托于2d地图、所谓的格栅地图(grid-map)，在其中，记录来自2d传感装置、例如激光扫描的数据。例如，该格栅地图基于具有大小分别例如为10cm×10cm的单元格的栅格(所述格栅)。借助2d传感装置所看到的一切作为“被占用的”被记入到地图中。将从传感器源直至对象之间被切割(geschnitten)的单元格标识为“空闲的”。这样产生周围环境的2d表示，但不具有信息“涉及的是怎样的对象”，即不具有信息“怎样的对象占用了单元格”。相同的方法也可以被用于3d传感装置中。在此，则例如利用八叉树。该方法与2d传感装置的方法类似，仅具有不同：单元格现在是三维的，即大小例如为10cm×10cm×10cm。在此，对于地图，同样仅使用纯传感器信息，使得产生周围环境的表示。不能实现对地图中的对象得出结论，即怎样的对象占用了单元格，或者需要后续的处理。技术实现思路1、本发明基于任务：这样构型一种所提及类型的方法以及一种用于执行该方法的移动物流机器人，使得能够产生具有更高信息含量的周围环境地图。2、在方法方面，该任务根据本发明地通过在处理器单元中辨识占用单元格的对象来解决。3、借助本发明能够填补已知制图方法的如下缺陷：该缺陷在于不知道占用单元格的对象是怎样的对象。借助对象的辨识因此使得能够实现，在产生的周围环境地图中也记入对象辨识的结果，即信息“占用单元格的对象是怎样的对象”。借助本发明，移动物流机器人获得关于“怎样的对象处于何处”的有目的的信息。4、在此，符合目的地借助图像处理方法辨识对象。就此而言有利的是，使用包括至少一个光学传感器、尤其摄像机的传感装置。然后，可以借助成像方法在该处理器单元中分析处理传感器数据，从而能够辨识对象。5、本发明的一种优选扩展方案设置，借助人工智能的方法辨识对象。6、为了所述辨识，有利地在处理器单元的至少一个对象识别单元中识别对象，所述对象识别单元尤其是借助成像方法和/或人工智能工作。7、借助对象识别使得能够实现将对象以其姿态——即不仅平移空间坐标x、y和z而且方位坐标(orientierungskoordinaten)滚动、俯仰和偏航，即以位置和取向，以及以其尺寸——即宽度、高度和深度记入到周围环境地图中。如果对象被再次识别，则该对象可以用作用于定位的天然地标。8、为了所述辨识，还可以在处理器单元的至少一个分类单元中分类对象。为此，除对象的姿态和尺寸外，在记入到地图中时还考虑所探测的对象的至少一个另外的特性。9、在此，优选将对象分类成静态的、可操纵的和动态的对象并且记入在周围环境地图中。因此，根据静态对象——如例如墙壁、柱子、货架，根据可操纵对象——如例如托盘、箱子和网格箱，和动态对象——如例如人和车辆来区分对象。动态对象从不被用于定位并且因此对于该任务总是可以被排除。但该信息对于例如管理系统是有用的，该管理系统例如可以检测哪个车辆正处于何处。10、在此例如，产生的周围环境地图可以由以下三个部分构成：11、1)针对静态对象的地图：该地图非常好地适用于移动物流机器人的定位。12、2)针对可操纵对象的地图：该地图可以用于跟踪存货量并且因此用于盘点(inventur)。13、3)针对动态对象的地图：例如，该地图可以用于所有车辆、不仅机器人式的车辆而且未载有传感装置的非机器人式的车辆的定位。14、总之，通过处理器单元中的这样的地图结构还可以产生物流机器人的周围环境的数字孪生，特别是包含库存(inventar)在内的仓库。15、在此可以选择怎样实现周围环境地图的构型，即在一个地图中带有所有对象还是分布到多个地图。16、为提高对象辨识的品质，根据该发明构思的优选扩展方案设置，融合多个、特别是不同的分类单元和/或多个、特别是不同的对象识别单元。17、融合的另一可能性存在于分类和/或对象识别之前。因此，可以将传感装置的不同的传感器的传感器信号传输到分类单元和/或对象识别单元。18、为此可以将不同的传感器类型用作输入，如例如激光扫描仪、rgb摄像机、深度摄像机、rgbd摄像机、雷达传感器等。19、待辨识的对象尤其是可以是在仓库或其外部操作场地中的所有对象。属于此的例如有托盘、灭火器、门、紧急出口标牌、墙壁、天花板、地面标记等。20、本发明此外涉及一种用于执行上述方法的移动物流机器人，该移动物流机器人具有用于产生用于移动物流机器人的周围环境地图的装置，该装置包括用于检测移动物流机器人的周围环境的传感装置和用于分析处理传感器数据的处理器单元，其中，该处理器单元设置为用于产生周围环境的具有单元格的虚拟栅格，并且将在其中探测到对象的单元格标识为占用单元格，并且将在其中没有探测到对象的单元格标识为空闲单元格，由此可产生周围环境的表示。21、在移动物流机器人的情况下，所提出的任务通过以下方式解决：处理器单元包括辨识单元，该辨识单元构造为用于辨识占用单元格的对象。22、在此，该辨识单元符合目的地包括至少一个分类单元和/或至少一个对象识别单元。23、此外，传感装置优选包括至少一个光学传感器、特别是激光扫描仪和/或摄像机。24、传感装置还可以包括至少一个雷达传感器。25、本发明提供一系列优点：26、本发明使得能够实现产生语义地图作为移动物流机器人的周围环境地图。因此能够填补“在地图中涉及怎样的对象”的缺陷。此外也可以使用于这种语义地图的数据量保持得显著更小，这导致资源上的节省。本发明进一步导致，得出“怎样的对象在何处”的简单结论。27、此外，地图获得关于对象的显著更多的信息，从而也可以筛选对象，以便找到对象或者对对象进行操纵，即接纳、移位等。总之，与在传统制图方法、例如格栅地图的情况下相比，基于语义地图能够实施明显更多的操作。构型可能性主要存在于位于根据本发明的地图背后的数字服务中。因此可以将本发明例如用于盘点、仓库内的货物跟踪、识别基础设施处的损坏、识别异常(如紧急出口被堵塞或车辆停在禁停区)、事故预防和事故避免。