[发明专利]一种融合激光雷达与深度相机的机器人无人划线方法

说明书

本发明涉及一种融合激光雷达与深度相机的机器人无人划线方法，通过前置深度相机获取道路信息的深度图像，对深度图像进行处理后，通过像素比例尺最终得到边界坐标及目前位置所对应的横向偏差及转角误差；同时后置深度相机则对道路标线进行检测，通过对深度图像进行解析，判断其划线长度，当达到预定长度时终止划线工作，确保划线精准。激光雷达通过对道路表面进行三维扫描进而进行建模，最终形成点云图像。本发明通过对路面信息进行采用粒子群算法进行训练，针对不同路况下的驱动轮转速进行控制，从而针对不同路面控制不同轮子转速比，确保整体无人划线机器人的稳定直行。

技术领域

本发明属于高压辅助电源应用技术领域，尤其是一种融合激光雷达与深度相机的机器人无人划线方法。

背景技术

目前已有的无人道路划线机器人中所主要采用的CCD目标识别技术、GPS定位技术、超声波传感技术。其中CCD目标识别是一种被动式测量方法，主要以机器视觉为基础，通过采用图像传感器获取道路的二维图像信息，并对二维图像信息进行高层数据处理从而预测并计算出第三维度的深度信息，其计算量十分庞大，并在划线机器人运动中，被动测距方式将会产生滞后性。而GPS定位技术则依靠卫星定位系统对划线机器人的位置信息进行判断。然而GPS卫星定位无法满足划线精度要求，同时GPS无法进行高度信息的检测，在桥梁，高速公路等地点的绘制时会产生较大误差。而超声波传感技术相较于前两种检测，其采用20kHz以上的短波长定向散射波进行检测，然而其角度检测分辨率较低，最大探测距离较短，仍然拥有着局限性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种融合激光雷达与深度相机的机器人无人划线方法，采用激光雷达的三维信息与双目视觉深度相机的二维信息进行耦合和修正，进而实现对于划线道路的检测，建模及路线规划。本发明大大提升目前无人划线机器人的划线精度，从而减少目前道路划线所耗费的人力物力成本，实现公路基建领域的智能化目标。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种融合激光雷达与深度相机的机器人无人划线方法，包括道路路况检测方法和划线辨别纠偏方法，其中道路路况检测方法包括以下步骤：

步骤1.1、初始化无人划线机器人的激光雷达和前置深度相机；

步骤1.2、根据激光雷达获取三维点云图像，根据前置深度相机获取二维深度图像；

步骤1.3、判断是否能够分别根据三维点云图像和深度图像识别道路边缘，若能够识别道路边缘，则进行步骤1.4，否则返回步骤1.2；

步骤1.4、根据三维点云图像计算道路Z轴方向距离信息，根据二维深度图像计算道路X轴和Y轴方向位置信息；

步骤1.5、根据计算得到的道路Z轴方向距离信息和道路X轴和Y轴方向位置信息重构道路三维路况；

步骤1.6、根据道路三维路况规划设备行进的路线；

步骤1.7、将行进的路线转化为报文格式发送至控制设备转向与驱动系统，并且等待下一帧的获取三维点云图像信号和获取二维深度图像的信号，返回步骤1.2。

而且，所述步骤1.4中根据二维深度图像计算道路X轴和Y轴方向位置信息包括以下步骤：

步骤1.4.1、图像预处理；

步骤1.4.2、预处理图像迭代Hough变换；

步骤1.4.3、检测道路变换；

步骤1.4.4、获取像素点坐标；

步骤1.4.5、标定实际坐标。

而且，所述步骤1.4中根据三维点云图像计算道路Z轴方向距离信息包括以下步骤：