[发明专利]一种基于特征热力图的移动机器人全局定位方法

权利要求书

1.一种基于特征热力图的移动机器人全局定位方法，包括以下步骤：

输入数据信息，场景地图m、雷达测量点集rp、雷达扫描点数rn、雷达扫描角度rθ以及雷达扫描半径rr；

S1，获取场景地图中的可行进区域的可行进点，所有的可行进点构成点集；

S2，获取所有的可行进点的模拟雷达仿真数据，得到存储所有雷达仿真数据的整体点集p_(β,L)，表示每个点对应自己的一组雷达模拟点集；

S3，以整体点集作为输入参数，计算在不同扫描半径下的点特征数和线特征数；

S4，计算在不同半径下的点特征和线特征所有组合的结果点集；

S5，计算雷达测量点集在不同半径下的点特征数和线特征数；

S6，通过步骤S5的结果在步骤4的结果中查找点集并取交集；

S7，将步骤S6的结果作为输入点集进行全局定位计算，计算结果即为全局定位的结果；

所述步骤S4具体为：

S4.1，根据步骤S3的结果F_(R,P)，遍历所有的半径R进行计算：

S4.2，遍历当前点集P中所有点的数据，获取其中最大的点特征数L_cmax与线特征数L_lmax：

L_cmax＝search max L_c in F(R,P),L_lmax＝search max L_l in F(R,P)

S4.3，根据L_cmax与L_lmax形成点特征数与线特征数的所有组合，并遍历每个组合，选取当前点集P中符合当前组合的点，加入到结果中，并根据每个组合绘制特征热力图；

所述步骤S5中，计算雷达测量点集所使用到的半径，与步骤S3中计算整体点集所使用到的半径相同，以雷达测量点集rp作为输入参数，按照步骤S3的具体步骤计算得到数据结果为表示在不同半径下雷达测量点集的点特征数量与线特征数量；

所述步骤S6具体为：根据半径遍历步骤S5的结果得到在当前半径R下的雷达点集的点特征数L_c与线特征数L_l，并根据点特征数L_c与线特征数L_l结果在步骤S4的结果中选取对应的点集，最终将交集在场景地图中使用红点标记，

L_l＝L_l in rF(R,L_l,L_c),L_c＝L_c in rF(R,L_l,L_c)

2.根据权利要求1所述的基于特征热力图的移动机器人全局定位方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

S1.1，获取场景地图m后对该场景地图进行灰度二值化处理：

m_grid＝cvtcolor(m)

m_cvt＝threshold(m_grid)

上式中，m_grid为灰度地图，即将原RGB地图转换为单色地图，m_cvt为二值化地图，该二值化地图保证其中只存在黑色与白色区域；

S1.2，针对场景地图中的移动机器人与边界的距离设为d，对二值化后的场景地图进行腐蚀处理，将场景地图中的黑色障碍物区域扩散，得到腐蚀地图m_ero：

m_ero＝erode(d,m_grid)

S1.3，对腐蚀地图进行遍历处理，获取其中的白色点作为可行进点。