[发明专利]一种基于激光定位的动态障碍物剔除算法

说明书

本发明公开了一种基于激光定位的动态障碍物剔除算法，包括如下步骤：利用激光雷达测量环境障碍物的距离；将激光雷达检测到的数据转换为全局坐标，并映射到栅格地图上，标记栅格单元格的障碍物占据情况；通过不同时刻栅格单元格的标记情况，确定静态障碍物和潜在动态障碍物；根据不同时刻潜在动态障碍物栅格邻域的标记情况，确定动态障碍物；根据动态障碍物的位置信息，剔除动态障碍物。本发明降低了定位误差和不确定性因素，并且实时性更强，可以检测出比较慢速的运动物体。

技术领域

本发明属于机器人控制领域，具体涉及一种基于激光定位的动态障碍物剔除算法。

背景技术

移动机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置，它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动，能够协助或取代人类完成危险的工作，例如在山区变电站这种极端环境下就可以投入移动机器人。因此引起了国内外学者越来越多的重视。机器人在巡检时，动态障碍物产生的虚假观测数据直接影响到地图构建的精度。检测并剔除动态障碍物产生的虚假观测信息，对于移动机器人在未知环境下建立精确一致的静态环境地图起着至关重要的作用；同时，也是移动机器人在面向目标导航的过程中必须解决的重要问题。现有技术存在着定位误差和不确定因素，同时检测慢速物体的能力存在一定的缺陷，不适用于室外动态环境。

发明内容

本发明的目的在于提一种供基于激光定位的动态障碍物剔除算法，提高巡检机器人在未知环境中实时检测动态障碍物的有效性和可靠性，适用于室外动态环境。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于激光定位的动态障碍物剔除算法，包括如下步骤：

步骤1、激光雷达测距：利用激光雷达测量环境障碍物的距离；

步骤2、建立栅格地图：将激光雷达检测到的数据转换为全局坐标，并映射到栅格地图上，标记栅格单元格的障碍物占据情况；

步骤3、动态障碍物的检测：通过不同时刻栅格单元格的标记情况，划分静态障碍物和潜在动态障碍物；

步骤4、不确定性处理：根据不同时刻潜在动态障碍物栅格邻域的标记情况，确定动态障碍物；

步骤5、剔除动态障碍物：根据动态障碍物的位置信息，剔除动态障碍物。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明在比较当前传感器的观测数据和静态栅格地图确定动态障碍物时，进行了不确定性处理，降低了定位误差和不确定性因素；2)本发明通过比较三个时刻的栅格地图，检测动态障碍物，实时性更强，可以检测出比较慢速的运动物体。

附图说明

图1是本发明巡检机器人基于动态障碍物剔除的激光定位算法的流程图。

图2是本发明观测数据的坐标转换示意图。

图3是本发明动态障碍物检测示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式进一步说明本发明的原理和方案。

如图1所示，基于激光定位的动态障碍物剔除算法，包括如下步骤：

步骤1、激光雷达测距：利用激光雷达测量环境障碍物的距离；

本发明利用激光测距原理，测量发射光束与从障碍物表面反射回来的反射光束之间的时间差△_t，与光速c相乘，取乘积的一半就得到障碍物的距离信息，其中，光速c＝3.0×10⁸m/s。激光雷达采用飞行时间测距原理来测量前方障碍物的距离，具有测速快、测速准、精度高、不易受干扰等特点。具体采用SICK公司生产的激光雷达LMS511，从右往左扫描障碍物，每隔0.5°返回一个距离值，扫描范围为180°，共有361个距离数据。