CN104501794A - 一种基于环境直线特征的地图创建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于环境直线特征的地图创建方法,在至少具有运动控制系统、惯性导航系统、激光扫描传感器的机器人上使用;包括以下步骤:1)首先设置全局坐标系;2)自主创建环境特征地图;3)机器人从起点开始不断扫描环境信息;4)对扫描数据点进行滤波处理;5)将滤波后数据点分割为不同的类别;6)采用IEP算法对每一个类别进行直线特征识别;7)利用最小二乘准则从直线特征的数据点集中拟合出直线,并计算其特征参数;8)将得到的直线特征从激光坐标系下变换到全局坐标系下,并添加到环境特征地图中;9)重复上述步骤,以得到整个环境的特征地图。本发明无需改变环境即可完成机器人自主创建地图,且精度较高。
Description
技术领域
本发明属于移动机器人定位技术领域,特别涉及一种基于环境直线特征的地图创建方法。
背景技术
在移动机器人的应用中,导航定位是机器人系统的关键功能。导航是指移动机器人通过传感器获得环境信息和自身位姿状态,实现在障碍物的环境中自主运动到目的地。导航的关键和前提是定位,定位是指实时确定机器人自身在环境中的位置和姿态。
目前较为常见的机器人定位技术主要是根据先验的环境信息,结合当前机器人位置信息和传感器获取的信息确定机器人位姿状态。定位技术主要分为绝对定位和相对定位;绝对定位常用的有卫星GPS定位、导航路标、地图匹配等,相对定位通过计算相对于初始位姿的位姿变化来确定当前的位姿状态,常见的有里程计、惯性导航系统。GPS定位误差较大,且容易受电磁干扰;导航路标定位需要建立导航路标改变已有环境,费时费力;而已有的地图匹配算法需要手动创建环境地图或者自主创建的地图精度不高无法形成闭环等,无法准确、省力地为机器人提供位姿信息。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题,提供一种无需改变环境即可完成机器人自主创建地图,且精度较高的基于环境直线特征的地图创建方法。
为此,本发明的技术方案是:一种基于环境直线特征的地图创建方法,在至少具有运动控制系统、惯性导航系统、激光扫描传感器的机器人上使用;其特征在于:它包括以下步骤:
1)首先在新的未知环境下,设置起点位姿Z0,并以此为基准设置全局坐标系,即以起点位置为坐标系原点,以起点运动朝向为y轴正向,按右手法则确定x轴正向;
2)控制机器人在环境中运动以自主创建环境特征地图;
3)机器人从起点开始运动,机器人所载激光传感器不断扫描环境信息得到以激光传感器为原点的角度、距离极坐标点数据;机器人每运动一定距离就要处理一次激光扫描数据;
惯性导航系统不断输出机器人当前的航位信息,利用该航位信息不断计算当前点与上一次扫描数据处理位置的距离delta_d,当该距离大于等于设定的阈值delta_dthreshod时则进行下面的激光扫描数据处理,并将delta_d清0,从当前点重新开始计算delta_d;
4)对杂乱无规律的激光扫描数据点进行滤波处理,去除在有效计算距离范围之外的无用点;
5)将滤波后数据点根据其分布的连续特性聚类处理,分割为不同的类别;计算相邻两激光扫描点距离nd_laser,若该距离小于等于设定阈值thr_cate则判定为同一类别,同一类别代表该点集来自障碍物的连续表面;同时设置合适的阈值thr_cate,将数据点较少的类别剔除以加快数据处理速度;
6)采用IEP算法对每一个类别进行直线特征识别,在每个类别中找出构成直线特征的数据点集;设置合理的阈值thr_cate,将数据点较少的直线点集剔除;
7)利用最小二乘准则从直线特征的数据点集中拟合出直线,并计算其特征参数;
以机器人为中心坐标系与激光传感器为中心的坐标系重合,所述参数为在激光传感器坐标系下,直线到原点距离d、直线与坐标原点的垂线与极坐标轴夹角theta、直线端点坐标p1(x,y),p2(x,y)和线性相关系数r;其中d,theta直线方程参数,利用线段端点p1,p2计算线段长度和直线匹配;利用线性系数r作为判别其直线特征相似程度,优先利用线性系数高的直线特征进行定位计算;
8)将上述步骤中得到的直线特征从激光坐标系下变换到全局坐标系下,并添加到环境特征地图中;所述环境特征地图为记录特征直线参数的数据库,每条记录为一特征直线,记录的属性分别为直线的特征参数d,theta,p1,p2;
9)使机器人在整个环境中运动重复上述步骤,以得到整个环境的特征地图。
本发明以惯性导航的输出位姿为基础,利用激光扫描获取自然环境中的直线特征,创建高精度的环境特征地图;无需改变环境即可完成机器人自主创建地图,且精度较高。
附图说明
以下结合附图和本发明的实施方式来做进一步详细说明。
图1 本发明的工作流程图。
具体实施方式
参见附图。本实施例包括以下步骤:
1)首先在新的未知环境下,设置起点位姿Z0,并以此为基准设置全局坐标系,即以起点位置为坐标系原点,以起点运动朝向为y轴正向,按右手法则确定x轴正向;
2)控制机器人在环境中运动以自主创建环境特征地图;
3)机器人从起点开始运动,机器人所载激光传感器不断扫描环境信息得到以激光传感器为原点的角度、距离极坐标点数据;机器人每运动一定距离就要处理一次激光扫描数据;
惯性导航系统不断输出机器人当前的航位信息,利用该航位信息不断计算当前点与上一次扫描数据处理位置的距离delta_d,当该距离大于等于设定的阈值delta_dthreshod时则进行下面的激光扫描数据处理,并将delta_d清0,从当前点重新开始计算delta_d;
4)如图1所示从激光扫描数据中提取直线特征过程:对杂乱无规律的激光扫描数据点进行滤波处理,去除在有效计算距离范围之外的无用点;
5)将滤波后数据点根据其分布的连续特性聚类处理,分割为不同的类别;方法为计算相邻两激光扫描点距离nd_laser,若该距离小于等于设定阈值thr_cate则判定为同一类别,同一类别代表该点集来自障碍物的连续表面;同时设置合适的阈值thr_cate,将数据点较少的类别剔除以加快数据处理速度;
6)采用IEP算法对每一个类别进行直线特征识别,在每个类别中找出构成直线特征的数据点集;设置合理的阈值thr_cate,将数据点较少的直线点集剔除;
7)利用最小二乘准则从直线特征的数据点集中拟合出直线,并计算其特征参数;
假设以机器人为中心坐标系与激光传感器为中心的坐标系重合,所述参数为在激光传感器坐标系下,直线到原点距离d、直线与坐标原点的垂线与极坐标轴夹角theta、直线端点坐标p1(x,y),p2(x,y)和线性相关系数r;其中d、theta直线方程参数,利用线段端点p1,p2计算线段长度和直线匹配;利用线性系数r作为判别其直线特征相似程度,优先利用线性系数高的直线特征进行定位计算;
8)按照上述步骤中得到的直线特征从激光坐标系下变换到全局坐标系下,并添加到环境特征地图中,所述环境特征地图为记录特征直线参数的数据库,每条记录为一特征直线,记录的属性分别为直线的特征参数d,theta,p1,p2;
9)使机器人在整个环境中运动重复上述步骤,以得到整个环境的特征地图。
Claims (1)
1.一种基于环境直线特征的地图创建方法,在至少具有运动控制系统、惯性导航系统、激光扫描传感器的机器人上使用;其特征在于:它包括以下步骤:
1)首先在新的未知环境下,设置起点位姿Z0,并以此为基准设置全局坐标系,即以起点位置为坐标系原点,以起点运动朝向为y轴正向,按右手法则确定x轴正向;
2)控制机器人在环境中运动以自主创建环境特征地图;
3)机器人从起点开始运动,机器人所载激光传感器不断扫描环境信息得到以激光传感器为原点的角度、距离极坐标点数据;机器人每运动一定距离就要处理一次激光扫描数据;
惯性导航系统不断输出机器人当前的航位信息,利用该航位信息不断计算当前点与上一次扫描数据处理位置的距离delta_d,当该距离大于等于设定的阈值delta_dthreshod时则进行下面的激光扫描数据处理,并将delta_d清0,从当前点重新开始计算delta_d;
4)对杂乱无规律的激光扫描数据点进行滤波处理,去除在有效计算距离范围之外的无用点;
5)将滤波后数据点根据其分布的连续特性聚类处理,分割为不同的类别;计算相邻两激光扫描点距离nd_laser,若该距离小于等于设定阈值thr_cate则判定为同一类别,同一类别代表该点集来自障碍物的连续表面;同时设置合适的阈值thr_cate,将数据点较少的类别剔除以加快数据处理速度;
6)采用IEP算法对每一个类别进行直线特征识别,在每个类别中找出构成直线特征的数据点集;设置合理的阈值thr_cate,将数据点较少的直线点集剔除;
7)利用最小二乘准则从直线特征的数据点集中拟合出直线,并计算其特征参数;
以机器人为中心坐标系与激光传感器为中心的坐标系重合,所述参数为在激光传感器坐标系下,直线到原点距离d、直线与坐标原点的垂线与极坐标轴夹角theta、直线端点坐标p1(x,y),p2(x,y)和线性相关系数r;其中d,theta直线方程参数,利用线段端点p1,p2计算线段长度和直线匹配;利用线性系数r作为判别其直线特征相似程度,优先利用线性系数高的直线特征进行定位计算;
8)将上述步骤中得到的直线特征从激光坐标系下变换到全局坐标系下,并添加到环境特征地图中;所述环境特征地图为记录特征直线参数的数据库,每条记录为一特征直线,记录的属性分别为直线的特征参数d,theta,p1,p2;
9)使机器人在整个环境中运动重复上述步骤,以得到整个环境的特征地图。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106020188A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 杭州申昊科技股份有限公司 | 一种基于激光导航的变电站巡检机器人自主充电方法 |
CN109344474A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-15 | 常州畅信网络技术有限公司 | 一种室内平面图的绘制方法 |
CN111811499A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-10-23 | 上海电机学院 | 机器人多传感器混合定位方法 |
US11512975B2 (en) | 2017-02-23 | 2022-11-29 | Elta Systems Ltd. | Method of navigating an unmanned vehicle and system thereof |
US11513526B2 (en) | 2018-08-30 | 2022-11-29 | Elta Systems Ltd. | Method of navigating a vehicle and system thereof |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101000507A (zh) * | 2006-09-29 | 2007-07-18 | 浙江大学 | 移动机器人在未知环境中同时定位与地图构建的方法 |
US20090167761A1 (en) * | 2005-12-16 | 2009-07-02 | Ihi Corporation | Self-position identifying method and device, and three-dimensional shape measuring method and device |
US20110085699A1 (en) * | 2009-10-09 | 2011-04-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for tracking image patch considering scale |
CN102062587A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-05-18 | 上海大学 | 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法 |
CN102135620A (zh) * | 2010-01-21 | 2011-07-27 | 郭瑞 | 一种基于几何统计特征的全局扫描匹配方法 |
CN103674015A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 国家电网公司 | 一种无轨化定位导航方法及装置 |
CN103777192A (zh) * | 2012-10-24 | 2014-05-07 | 中国人民解放军第二炮兵工程学院 | 一种基于激光传感器的直线特征提取方法 |
-
2014
- 2014-11-24 CN CN201410677142.1A patent/CN104501794A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090167761A1 (en) * | 2005-12-16 | 2009-07-02 | Ihi Corporation | Self-position identifying method and device, and three-dimensional shape measuring method and device |
CN101000507A (zh) * | 2006-09-29 | 2007-07-18 | 浙江大学 | 移动机器人在未知环境中同时定位与地图构建的方法 |
US20110085699A1 (en) * | 2009-10-09 | 2011-04-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for tracking image patch considering scale |
CN102135620A (zh) * | 2010-01-21 | 2011-07-27 | 郭瑞 | 一种基于几何统计特征的全局扫描匹配方法 |
CN102062587A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-05-18 | 上海大学 | 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法 |
CN103777192A (zh) * | 2012-10-24 | 2014-05-07 | 中国人民解放军第二炮兵工程学院 | 一种基于激光传感器的直线特征提取方法 |
CN103674015A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 国家电网公司 | 一种无轨化定位导航方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
刘少刚 等: "基于直线特征提取匹配搜救机器人的同步定位与地图构建", 《吉林大学学报(工学版)》 * |
王磊: "全区域覆盖移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)技术的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
连晓峰 等: "《移动机器人即室内环境三维模型重建技术》", 31 August 2010 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106020188A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 杭州申昊科技股份有限公司 | 一种基于激光导航的变电站巡检机器人自主充电方法 |
CN106020188B (zh) * | 2016-05-17 | 2018-10-30 | 杭州申昊科技股份有限公司 | 一种基于激光导航的变电站巡检机器人自主充电方法 |
US11512975B2 (en) | 2017-02-23 | 2022-11-29 | Elta Systems Ltd. | Method of navigating an unmanned vehicle and system thereof |
US11513526B2 (en) | 2018-08-30 | 2022-11-29 | Elta Systems Ltd. | Method of navigating a vehicle and system thereof |
CN109344474A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-15 | 常州畅信网络技术有限公司 | 一种室内平面图的绘制方法 |
CN111811499A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-10-23 | 上海电机学院 | 机器人多传感器混合定位方法 |
CN111811499B (zh) * | 2020-07-13 | 2024-01-19 | 上海电机学院 | 机器人多传感器混合定位方法 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |