[发明专利]线环境下基于激光雷达的特征显著性检测方法有效

专利信息
申请号: 201810268321.8 申请日: 2018-03-29
公开(公告)号: CN108445505B 公开(公告)日: 2021-07-27
发明(设计)人: 石鹏;吕品;赖际舟;邹冰倩;付相可 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G01S17/93 分类号: G01S17/93;G01C21/20
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 王安琪
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 环境 基于 激光雷达 特征 显著 检测 方法
【说明书】:

发明公开了一种线环境下基于激光雷达的特征显著性检测方法,包括如下步骤:(1)周期采集k时刻激光雷达信息S(k);(2)将激光雷达点云数据分群;(3)根据点云数据的空间几何关系,将激光雷达点云数据分割为两个点集合;(4)对步骤(3)中得到的两个点集合进行直线拟合;(5)构建环境特征显著性函数,对环境特征的显著性进行判断。本发明的有益效果为:通过本发明,可以完成对环境的特征显著性检测,准确地辨识出特征不显著的环境。

技术领域

本发明涉及定位导航与控制技术领域,尤其是一种线环境下基于激光雷达的特征显著性检测方法。

背景技术

机器人进行自主导航时常采用同步定位与地图构建(SLAM,SimultaneousLocalization and Mapping)技术,根据探测机器人相对于环境的变化进行定位,并进行地图构建。激光雷达能够获取高精度的测距信息,且不依赖于外界环境的光照条件,常作为SLAM的传感器。

本发明中所指的特征不显著环境主要为类似于长廊、单面墙结构的环境,在该环境中几何特征大多为平行的线特征,沿线特征方向缺少参考的环境特征。在该类环境中采用激光雷达SLAM方法时,其沿线特征方向的定位误差大。因此,在利用激光雷达进行机器人自主导航时,需要辨识环境中几何特征不显著情况,若机器人处于几何特征不显著环境中,则应当增加其它传感器辅助激光雷达进行定位导航。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于,提供一种线环境下基于激光雷达的特征显著性检测方法,能够采用激光雷达探测周围环境,提取环境中的几何特征,构建环境特征显著性函数,对环境特征的显著性进行判断。

为解决上述技术问题,本发明提供一种线环境下基于激光雷达的特征显著性检测方法,包括如下步骤:

(1)周期采集k时刻激光雷达信息S(k);

(2)将激光雷达点云数据分群;

(3)根据点云数据的空间几何关系,将激光雷达点云数据分割为两个点集合;

(4)对步骤(3)中得到的两个点集合进行直线拟合;

(5)构建环境特征显著性函数,对环境特征的显著性进行判断。

优选的,步骤(2)中,点云数据分群具体包括如下步骤:

(21)对激光雷达扫描的点云数据进行坐标转换,得到其在直角坐标系下的坐标;记pi为S(k)的第i个激光点(i=1,2,…,N0),N0为S(k)中激光点的数量,定义直角坐标系原点为激光雷达所在位置,X轴为前向,Y轴为右向;极坐标系原点为激光雷达所在位置,前向为极轴,极角的角度取顺时针方向为正,极角的范围为[0°,360°),和为pi在激光雷达直角坐标系中的坐标;(ρii)为pi在激光雷达极坐标系中的坐标,其中为,和与(ρii)的转换关系为:

(22)计算S(k)相邻序号激光点之间的距离若小于阈值Et,则pi和pi+1为同一点群中的激光点,记点群集合为{sg},1≤g≤Ng,Ng为点群的数量。

优选的,步骤(3)中,将激光雷达点云数据分割成两个点集合具体包括如下步骤:

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