[发明专利]基于3d点云的机器人地面分割方法及系统

说明书

本发明公开了基于3d点云的机器人地面分割方法及系统，属于点云处理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何避免复杂环境中地面分割容易受到距离障碍物影响，提高地面分割精度，采用的技术方案为：该方法具体如下：获取激光雷达对周围环境扫描产生的点云，得到点云数据；利用点云数据，并根据垂直激光束个数以及360°旋转的范围读数，获取距离图像；根据距离图像的相邻行中的两个距离读数获取角度图像；角度图像通过Savitsky‑Golay滤波器进行奇异值滤波，得到平滑后的角度图像；对平滑后的图像进行地面连通区域标记，获取深度图；将深度图映射到点云。

技术领域

本发明涉及点云处理技术领域，具体地说是一种基于3d点云的机器人地面分割方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，机器人被越来越多地应用到安防监控、物流运输、电力运维等产业领域中。为了能够完成相应的工作任务，机器人需要准确识别可通过的安全地面并绕开该区域中的各种障碍物，规划出一条通往目的地的路径。为实现智能移动机器人的安全平稳运行，地面分割作为环境感知的关键步骤，其性能将直接影响后续的自主避障和路径规划。

激光雷达凭借其测距精度高、视场范围广、受光照影响小等优势，在移动机器人环境感知技术中扮演着重要角色。基于激光雷达的地面分割方法通常有如下两种:

①基于栅格单元的方法：

栅格单元法仅使用局部点云信息，而忽视了全局地面的连续性，因此容易受到环境噪声和传感器校准参数的影响。

②基于线特征的方法：

线特征法在一定程度上考虑全局连续性，通常通过扫描线或者连线的垂直、水平特征进行地面和障碍物划分。

上述方法能将地面分割问题转化为简单的区域内直线拟合问题，提高计算效率。但在复杂环境中，容易受到近距离障碍物的影响且分割精度低。

综上所述，如何避免复杂环境中地面分割容易受到距离障碍物影响，提高地面分割精度是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种基于3d点云的机器人地面分割方法及系统，来解决如何避免复杂环境中地面分割容易受到距离障碍物影响，提高地面分割精度的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于3d点云的机器人地面分割方法，该方法具体如下：

获取激光雷达对周围环境扫描产生的点云，得到点云数据；

利用点云数据，并根据垂直激光束个数以及360°旋转的范围读数(水平扫描点的个数)，获取距离图像；

根据距离图像的相邻行中的两个距离读数获取角度图像；

角度图像通过Savitsky-Golay滤波器进行奇异值滤波，得到平滑后的角度图像；

对平滑后的图像进行地面连通区域标记，获取深度图；

将深度图映射到点云：点云中的点与深度图中的点存在一一对应的关系，即深度图中分割处地面点后，在点云中显示对应的地面点。

作为优选，距离图像中的行数由垂直方向的光束定义，即Velodyne激光雷达传感器的行数为16、32或64；

距离图像中的列数由激光每360°旋转的范围读数获取；

距离图像中的每个像素都存储有从传感器到物体的测量距离。

作为优选，根据距离图像的相邻行中的两个距离读数获取角度图像具体如下：

将距离图像D的每一列c转换为角度图像的值；