[发明专利]一种基于单线激光的室内实时定位与三维地图构建方法

说明书

本发明公开了一种基于单线激光的室内实时定位与三维地图构建方法，通过将单线激光测距仪固定到一个旋转装置上，克服了单线激光测距仪只能获取平面2D数据的缺陷，实现了对室内3D环境数据获取。对于所获取的3D扫描数据，本发明通过一个准确的结构地图构建算法以及一个鲁棒的扫描线匹配算法，实现了对激光扫描线的六自由度位姿估计，从而得到了传感器的运动轨迹，并结合激光扫描数据构建出了所扫描的环境的三维地图。本发明并实现了一种准确的室内实时定位与地图构建方法。

技术领域

本发明属于室内三维环境地图技术领域，涉及一种基于单线激光的室内实时定位与三维地图构建方法，可用于室内环境中的实时定位服务并满足对室内三维环境地图的构建需求。

背景技术

随着计算机技术、自动化技术、人工智能技术等技术的快速发展，以及人民生活水平的逐步提高，对室内服务机器人的需求正在不断地增长。区别于传统的工业机器人，服务机器人需要应对更加复杂多变的工作环境。因此自动化与智能化是目前室内服务机器人所必须的两项特性，自主智能的服务机器人可以有效地在复杂未知的环境中工作。为了实现自主智能的需求，机器人必须需要有能够感觉三维环境，并确定自己在环境中的位置的能力。传统的获取环境数据的传感器主要有视觉传感器以及激光传感器两种。视觉传感器具有较低的造价，并且使用起来较为方便，典型的有单目相机(如工业相机)，双目相机，深度相机(如RGB-D相机)等。但是，这类视觉传感器的视场角都普遍偏小，并且对环境光照的变化都十分敏感。而相比视觉传感器，激光传感器的视场角较大，并且对环境光照的变化不是十分敏感。此外，激光传感器具有较高的测距精度，有利于构建高精度的环境地图。

激光传感器又可以细分为2D激光传感器与3D激光传感器。3D激光传感器可以直接获取环境的三维扫描数据，因此被广泛应用于室外环境中的导航技术。但是3D激光传感器的造价高昂，不适用于在室内环境中工作的服务机器人。相比之下，2D激光传感器的造价较低，也拥有与3D激光传感器相当的测距精度与视场角。然而，由于2D激光传感器只能获取平面二维扫描数据，因此往往只被用于估计传感器的平面运动轨迹以及构建室内平面地图，目前开源的hector slam以及gmapping就是其中的典型算法。但是，对于室内服务机器人，仅仅确定其平面位姿以及构建平面环境地图是远远不够的。

发明内容

为了能够确定机器人的六自由度位姿，并构建室内三维环境地图，同时也为了降低传感器的成本，本发明提供了一种基于2D激光传感器的室内实时定位与三维环境地图构建方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于单线激光的室内实时定位与三维地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取二维扫描线(Scan)上的原始点云数据，在二维扫描线(Scan)中提取直线段，并将完整覆盖到一个三维空间的扫描线组成一个集合，称之为Sweep；

步骤2：对步骤1中获得的直线段集合提取平面；

步骤3：对于第一个Sweep，利用提取出的平面信息，进行主方向提取并抽稀；

步骤4：构建初始结构地图；

步骤5：单条Scan与结构地图匹配，提取需优化点对；

步骤6：优化对应点间的距离d，计算Scan的位姿估计值；

步骤7：迭代循环步骤5-步骤6，直到一个Sweep中的所有Scan优化结束，则将点云添加到结构地图中，进行结构地图生长；

步骤8：循环迭代步骤5-步骤7，直至点云数据处理完毕。

和现有的技术相比，本发明具有的有益成果在于：使用了一种较低成本的激光扫描策略，通过一个准确的结构地图构建算法以及一个鲁棒的扫描线匹配算法实现了对传感器的实时位姿估计以及对室内三维环境的准确构图。为室内智能服务机器人的发展提供了有效的技术手段。

附图说明