[发明专利]一种激光点云数据墙线增强检测方法、存储介质及设备

说明书

本发明涉及一种激光点云数据墙线增强检测方法、存储介质及设备，所述方法运行于移动机器人中，包括以下步骤：S1、从激光点云数据中提取直线段；S2、合并各所述直线段上的相近点，形成多个线段，所述相近点为直线段上的某一点以及该某一点的第一范围内的所有点；S3、判断第二范围内是否同时存在方向一致的第一线段和第二线段，且第一线段的长度大于或等于第二线段的长度，若是，则删除第二线段，若否，则不操作，所述第二线段至少为一个；S4、对具有公共端点的直线段进行合并，获得最终的直线段集，基于所述最终的直线段集实现墙线检测。与现有技术相比，本发明具有计算速度快、实时性好、判定准确等优点。

技术领域

本发明涉及建筑物墙线提取技术领域，尤其是涉及一种激光点云数据墙线增强检测方法、存储介质及设备。

背景技术

墙体是一种特殊的障碍物，具有与地面垂直的特性，也是室内运动时最重要的基本环境元素，机器人准确快速地在局部地图中构建出墙体模型对室内机器人的导航有极大的帮助。目前常用的基于激光雷达点云数据墙面重建算法大致可以分成两大类，分别是直线提取方法和点云峰值方法。

如专利申请CN115508804A公开一种墙面检测方法，在初始情况下已知墙线相对于机器人的具体位置，在机器人运动过程中对墙线位置进行迭代计算，若当前不存在之前存储的墙面直线，则获取当前帧点云数据，并对当前帧点云数据进行直线拟合，得到第一直线。该专利采用直线提取方法进行墙面检测。机器人所搭载的激光雷达点云数据投影到地面二维平面上所形成的二值化二维图像可用于检测墙线直线，但图像中的直线提取后会出现较多的短线段，且由于点云存在一定的位置误差，故当二值化图像中存在一定厚度的障碍物时，最终直线检测结果会在障碍物前后两个立面位置都提取出直线。另外，由于点云滤波过程中只考虑墙面内部的点，其余点(包括在墙边缘处的点)被过滤，实际连续的墙面在检测结果中有可能断开从而不能连成一片。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种计算速度快、实时性好、判定准确的激光点云数据墙线增强检测方法、存储介质及设备。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种激光点云数据墙线增强检测方法，该方法运行于移动机器人中，包括以下步骤：

S1、从激光点云数据中提取直线段；

S2、合并各所述直线段上的相近点，形成多个线段，所述相近点为直线段上的某一点以及该某一点的第一范围内的所有点；

S3、判断第二范围内是否同时存在方向一致的第一线段和第二线段，且第一线段的长度大于或等于第二线段的长度，若是，则删除第二线段，若否，则不操作，所述第二线段至少为一个；

S4、对具有公共端点的直线段进行合并，获得最终的直线段集，基于所述最终的直线段集实现墙线检测。

进一步地，步骤S1中，所述直线段的提取具体包括：

将所述激光点云数据投影到地面二维平面上形成二值化二维图像；

从所述二维图像中提取直线段。

进一步地，步骤S2中，采用递归方法合并所述相近点。

进一步地，所述递归方法的具体步骤包括：

S21、从一个直线段的一个端点开始，以该端点作为根节点，构建KD树；

S22、搜索当前根节点的相近点，基于所有相近点生成根节点的新坐标，并将所有与相近点在同一直线段上的、且未存在于所述KD树中的另一端点作为叶节点；

S23、遍历所有叶节点，以叶节点作为根节点重复步骤S22，直到找不到新的叶节点，构造获得完整KD树，提取该完整KD树的每一条边形成新的直线段集，舍弃该完整KD树，删除已搜索过的直线端点；