[发明专利]基于毫米波雷达的水面机器人的全局重定位方法

说明书

本发明公开一种基于毫米波雷达的水面机器人的全局重定位方法，包括：获取水面机器人当前定位坐标C、速度和当前环境毫米波雷达点云；根据C获取附近的传感器数据形成查询数据库G；分别将和G中的毫米波雷达点云进行数据预处理，以获得当前环境雷达点云与环境毫米波雷达点云；将与输入环境特征编码模型中以分别获得对应的特征编码f与特征编码；在对应的特征编码中检索与最相似的特征编码，并从中获取对应的定位坐标，作为本次定位的位置识别坐标。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，更具体地涉及一种基于毫米波雷达的水面机器人的全局重定位方法。

背景技术

近年来，随着无人驾驶技术的迅猛发展，无人驾驶市场不断增长，以无人船为例，各种水面机器人逐渐被推广至水质检测、水面维护、桥梁检测、水体测绘、海事搜救等多种作业场景下，辅助人们工作。定位是无人驾驶技术的重要一环，当定位精度较低时，机器人难以获得自身的准确位置，无法精确到达指定位置并完成指定任务。目前，水面机器人定位时使用的全局定位算法通常利用激光雷达数据或视觉图片数据手工设计特征描述子算法，再通过特征匹配与先验地图回归的方法完成全局定位，但由于激光雷达数据缺乏纹理信息，而视觉信息缺乏三维几何信息，且手工设计的描述子算法导致最终定位精度较低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种可提高定位精度的基于毫米波雷达的水面机器人的全局重定位方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于毫米波雷达的水面机器人的全局重定位方法，其包括：

获取水面机器人当前定位坐标C、速度和当前环境毫米波雷达点云R；

根据所获取的当前定位坐标C从环境数据库中获取当前定位坐标C附近的所有传感器数据，以形成查询数据库G；其中，所述查询数据库G包括有多个定位坐标和毫米波雷达点云；

分别将当前环境毫米波雷达点云R和查询数据库G中的多个毫米波雷达点云进行数据预处理，以获得当前环境雷达点云与查询数据库G中的多个毫米波雷达点云；

将当前环境雷达点云与查询数据库G中的毫米波雷达点云输入至环境特征编码模型中，以获得当前环境雷达点云对应的特征编码f以及各个毫米波雷达点云对应的特征编码；其中，各个毫米波雷达点云对应的特征编码组成特征编码库；

在特征编码库中检索与当前环境雷达点云对应的特征编码f最相似的特征编码，并从查询数据库中获取特征编码对应的定位坐标，作为本次定位的位置识别坐标。

其进一步技术方案为：所述根据所获取的当前定位坐标C从环境数据库中获取当前定位坐标C附近的所有传感器数据，以形成查询数据库G，具体包括：

分别计算环境数据库中各个定位坐标与当前定位坐标的欧氏距离，并以r作为距离筛选阈值，取出环境数据库中满足条件的所有定位数据和毫米波雷达点云，以形成查询数据库G。

其进一步技术方案为：所述分别将当前环境毫米波雷达点云和查询数据库G中的多个毫米波雷达点云进行数据预处理，以获得当前环境雷达点云与查询数据库G中的多个毫米波雷达点云，具体包括：

分别根据速度和当前环境毫米波雷达点云以及速度和查询数据库G中的毫米波雷达点云计算当前环境毫米波雷达点云中每个点为静态点时对应的径向速度以及查询数据库G中的毫米波雷达点云中每个点为静态点时对应的径向速度；

分别根据公式和选取当前环境毫米波雷达点云中的静态点云和查询数据库G中的毫米波雷达点云中的静态点云；其中，为静态目标筛选阈值，为检测点相对水面机器人的径向速度；

分别将静态点云和静态点云进行outlier密度检测，以利用outlier密度检测将离群点滤除，分别获得当前环境雷达点云与查询数据库G中的多个毫米波雷达点云。