CN108089191B - 一种基于激光雷达的全局定位系统及方法 - Google Patents

一种基于激光雷达的全局定位系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及定位的技术领域，更具体地，涉及一种基于激光雷达的全局定位系统及方法。包括数据采集模块，数据处理模块，全局粗定位模块，局部精定位模块，定位反馈模块；本发明的激光雷达采用的是3D激光雷达，与以往的2D激光雷达相比，可以获取到更多的点云数据信息，能够获取到竖直平面的环境信息，可以更加全面的包含环境信息，使得数据更加丰富，便于处理并能够更加直观的将数据可视化。

Description

一种基于激光雷达的全局定位系统及方法
技术领域
本发明涉及定位的技术领域，更具体地，涉及一种基于激光雷达的全局定位系统及方法。
背景技术
随着时代的发展，激光雷达越来越被人们所使用。在导航，定位，地图等方面都用到了激光雷达。而在定位方面也有很多种方法，相机定位，2D激光雷达定位，3D激光雷达定位等等。而目前的3D激光雷达定位还没有一套比较快捷有效的全局定位方法，而现在很多地方都会用到3D激光雷达定位。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于激光雷达的全局定位系统及方法，通过使用3D激光雷达采集数据，对于采集到的数据进行处理，并通过全局粗定位的方法从全局的地图中画出一部分数据作为参考数据帧，并使用局部精定位来进行精细的匹配，这样就可以达到定位的效果。本方法使用两种定位方法协同使用，即提高了精确度又减少了计算时间，是一种精确高效的全局定位方法。
本发明的技术方案是：一种基于激光雷达的全局定位系统，包括：
数据采集模块：利用3D激光雷达采集对应环境的数据信息，并传递到数据处理模块
数据处理模块：通过数据采集模块传递进来的数据信息，利用SLAM的形式进行处理，得到对应的全局坐标系下的路径信息和点云数据帧，并发送到全局粗定位模块和局部精定位模块。
全局粗定位模块：利用数据处理模块传递进来的路径信息和点云数据帧，进行地图的压缩，将三维地图进行降维，转化为二维地图，并提取对应的点云数据帧的图片特征，生成地图帧特征数据库。将传入的点云信息进行上面的操作，得到传入的点云信息的图片特征，利用图片的像素值进行hamming距离的计算，hamming距离越小的表示两个图片越相近。在地图帧特征数据库中找到与之最接近的前五帧，取每一帧的前后几帧存入到一个set之中。将得到的结果发送到局部精定位模块中。
局部精定位模块：利用全局粗定位模块传递的set，提取出对应的点云特征信息和其路径信息，并计算其二进制特征文本特征(bsc)，得到其对应的特征信息，构建特征信息数据库。将输入的点云信息进行上面的操作，根据其对应的特征信息在特征信息数据库中进行检索，计算其二进制特征文本的几何一致性和特征一致性，两个结果加权平均，得到一个分数值，分数值越大的代表越相近，得到最相近的点云数据帧和其对应的路径信息。并将结果发送到定位反馈模块。
定位反馈模块：根据接收到的局部精定位模块传递过来的最相近的点云数据帧和路径信息，和需要定位的点云数据帧之间进行匹配，得到对应的姿态变换矩阵(6-DOF)，然后，根据最相近点云数据帧的路径信息，结合姿态矩阵，得到需要匹配的点云数据帧的实际全局坐标信息，也就是最终所定位到的坐标信息，即完成了定位。
可选的，所述数据采集模块需要保证每一个机器人都含有一个激光雷达，且可以全方位的采集到环境信息
可选的，所述激光雷达为Velodyne 16线或32线的激光雷达。
一种基于激光雷达的全局定位方法，包括以下步骤：
步骤1、利用3D激光雷达对于实验环境进行数据的采集，得到对应的点云数据包；
步骤2、使用SLAM的方法对于采集到的数据进行处理，得到点云数据帧和其对应的路径信息；
步骤3、将得到的点云数据帧和对应的路径信息传递到全局粗定位模块；
步骤4、对于点云数据帧进行压缩，量化处理，将其转化为图片信息；
步骤5、提取图片的特征信息，生成地图帧的特征数据库；
步骤6、对于需要定位的点云数据帧进行3-5的操作，并将得到的图片特征信息在地图帧的特征数据库中检索，得到最相近的前五帧，取其前后20帧，存入set之中；
步骤7、将生成的set传入到局部精定位模块；
步骤8、提取set中对应的点云数据帧的二进制文本特征信息，构建bsc特征数据库；
步骤9、提取原始数据的bsc特征信息，并在bsc特征数据库中进行检索，得到最相近的点云数据帧；
步骤10、将得到的最相近的点云数据帧和其对应的路径信息传递到定位反馈模块；
步骤11、将最相近的点云数据帧和需要定位的点云数据帧进行点云匹配，得到姿态变换矩阵；
步骤12、利用最相近点云数据帧的坐标信息加以姿态矩阵得到需要定位的点云数据帧的实际的全局坐标信息。
与现有技术相比，有益效果是：
本发明的激光雷达采用的是3D激光雷达，与以往的2D激光雷达相比，可以获取到更多的点云数据信息，能够获取到竖直平面的环境信息，可以更加全面的包含环境信息，使得数据更加丰富，便于处理并能够更加直观的将数据可视化。
本发明进行了两种匹配方法的协同使用，粗定位可以减小候选帧的范围，而精定位可以得到精细的计算结果。
本发明消耗更少的时间，可以更快，更精准的得到最终的结果。
附图说明
图1为本发明中系统的结构简图。
图2为本发明中方法的流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
如图1、2所示，一种基于激光雷达的全局定位系统，数据采集模块，数据处理模块，全局粗定位模块，局部精定位模块，定位反馈模块；数据采集模块：利用3D激光雷达采集对应环境的数据信息，并传递到数据处理模块；数据处理模块：通过数据采集模块传递进来的数据信息，利用SLAM的形式进行处理，得到对应的全局坐标系下的路径信息和点云数据帧，并发送到全局粗定位模块和局部精定位模块；全局粗定位模块：利用数据处理模块传递进来的路径信息和点云数据帧，进行地图的压缩，将三维地图进行降维，转化为二维地图，并提取对应的点云数据帧的图片特征，生成地图帧特征数据库。将传入的点云信息进行上面的操作，得到传入的点云信息的图片特征，利用图片的像素值进行hamming距离的计算，hamming距离越小的表示两个图片越相近。在地图帧特征数据库中找到与之最接近的前五帧，取每一帧的前后几帧存入到一个set之中。将得到的结果发送到局部精定位模块中；局部精定位模块：利用全局粗定位模块传递的set，提取出对应的点云特征信息和其路径信息，并计算其二进制特征文本特征(bsc)，得到其对应的特征信息，构建特征信息数据库。将输入的点云信息进行上面的操作，根据其对应的特征信息在特征信息数据库中进行检索，计算其二进制特征文本的几何一致性和特征一致性，两个结果加权平均，得到一个分数值，分数值越大的代表越相近，得到最相近的点云数据帧和其对应的路径信息。并将结果发送到定位反馈模块；定位反馈模块：根据接收到的局部精定位模块传递过来的最相近的点云数据帧和路径信息，和需要定位的点云数据帧之间进行匹配，得到对应的姿态变换矩阵(6-DOF)，然后，根据最相近点云数据帧的路径信息，结合姿态矩阵，得到需要匹配的点云数据帧的实际全局坐标信息，也就是最终所定位到的坐标信息，即完成了定位。本发明思路新颖，是一种全新的基于激光雷达的全局定位方法。本发明思路新颖，是一种全新的基于激光雷达的全局定位方法。
本方法的应用场景为室内或室外的平坦环境，需要尽可能的减少颠簸导致数据采集的信息出现偏差。
为了更好的说明本发明具体实施方案，下面将结合图2以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明：
步骤1、利用3D激光雷达对于实验环境进行数据的采集，得到对应的点云数据包；
步骤2、使用SLAM的方法对于采集到的数据进行处理，得到点云数据帧和其对应的路径信息；
步骤3、将得到的点云数据帧和对应的路径信息传递到全局粗定位模块；
步骤4、对于点云数据帧进行压缩，量化处理，将其转化为图片信息；
步骤5、提取图片的特征信息，生成地图帧的特征数据库；
步骤6、对于需要定位的点云数据帧进行3-5的操作，并将得到的图片特征信息在地图帧的特征数据库中检索，得到最相近的前五帧，取其前后20帧，存入set之中；
步骤7、将生成的set传入到局部精定位模块；
步骤8、提取set中对应的点云数据帧的二进制文本特征信息，构建bsc特征数据库；
步骤9、提取原始数据的bsc特征信息，并在bsc特征数据库中进行检索，得到最相近的点云数据帧；
步骤10、将得到的最相近的点云数据帧和其对应的路径信息传递到定位反馈模块；
步骤11、将最相近的点云数据帧和需要定位的点云数据帧进行点云匹配，得到姿态变换矩阵；
步骤12、利用最相近点云数据帧的坐标信息加以姿态矩阵得到需要定位的点云数据帧的实际的全局坐标信息。
其中，所述数据采集模块采集对应的环境信息，需要保证采集的数据可用，并且雷达的偏角得到了修正。
其中，所述数据处理模块中，使用激光雷达SLAM的方法对于采集到的数据进行处理，得到对应的点云数据帧和其路径信息，需要确保路径信息和点云数据帧是对应的。
其中，所述全局粗定位模块中，在得到数据处理模块传递进来的点云数据帧之后，可以预先进行地图的压缩和图片特征信息的提取，建立地图帧的特征数据库。
其中，所述全局粗定位模块中，保留进set里面的是点云数据帧的index信息，在传入到局部精定位模块中需要再次提取对应的点云数据帧和路径信息。
其中，所述局部精定位模块中，根据全局粗定位模块中传进来的set，提取对应的点云数据帧和路径信息，建立一个局部精定位的候选帧群。
其中，所述局部精定位模块中，是使用了一种二进制特征文本信息来作为特征数据的提取，并建立其对应的bsc特征数据库。
其中，所述定位反馈模块中，是利用最近帧的路径信息和姿态矩阵进行姿态的计算，得到需要定位的点云数据帧的实际的全局位置信息。
本发明所提供的一种基于激光雷达的全局定位方法包含模块有：数据采集模块，数据处理模块，全局粗定位模块，局部精定位模块，定位反馈模块；数据采集模块：利用3D激光雷达采集对应环境的数据信息，并传递到数据处理模块；数据处理模块：通过数据采集模块传递进来的数据信息，利用SLAM的形式进行处理，得到对应的全局坐标系下的路径信息和点云数据帧，并发送到全局粗定位模块和局部精定位模块；全局粗定位模块：利用数据处理模块传递进来的路径信息和点云数据帧，进行地图的压缩，将三维地图进行降维，转化为二维地图，并提取对应的点云数据帧的图片特征，生成地图帧特征数据库。将传入的点云信息进行上面的操作，得到传入的点云信息的图片特征，利用图片的像素值进行hamming距离的计算，hamming距离越小的表示两个图片越相近。在地图帧特征数据库中找到与之最接近的前五帧，取每一帧的前后几帧存入到一个set之中。将得到的结果发送到局部精定位模块中；局部精定位模块：利用全局粗定位模块传递的set，提取出对应的点云特征信息和其路径信息，并计算其二进制特征文本特征(bsc)，得到其对应的特征信息，构建特征信息数据库。将输入的点云信息进行上面的操作，根据其对应的特征信息在特征信息数据库中进行检索，计算其二进制特征文本的几何一致性和特征一致性，两个结果加权平均，得到一个分数值，分数值越大的代表越相近，得到最相近的点云数据帧和其对应的路径信息。并将结果发送到定位反馈模块；定位反馈模块：根据接收到的局部精定位模块传递过来的最相近的点云数据帧和路径信息，和需要定位的点云数据帧之间进行匹配，得到对应的姿态变换矩阵(6-DOF)，然后，根据最相近点云数据帧的路径信息，结合姿态矩阵，得到需要匹配的点云数据帧的实际全局坐标信息，也就是最终所定位到的坐标信息，即完成了定位。本发明思路新颖，是一种全新的基于激光雷达的全局定位方法。本发明思路新颖，是一种全新的基于激光雷达的全局定位方法。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于激光雷达的全局定位系统，其特征在于，包括
数据采集模块：利用3D激光雷达采集对应环境的数据信息，并传递到数据处理模块；
数据处理模块：通过数据采集模块传递进来的数据信息，利用SLAM的形式进行处理，得到对应的全局坐标系下的路径信息和点云数据帧，并发送到全局粗定位模块和局部精定位模块；
全局粗定位模块：利用数据处理模块传递进来的路径信息和点云数据帧，进行地图的压缩，将三维地图进行降维，转化为二维地图，并提取对应的点云数据帧的图片特征，生成地图帧特征数据库；将传入的点云信息进行上面的操作，得到传入的点云信息的图片特征，利用图片的像素值进行hamming距离的计算，hamming距离越小的表示两个图片越相近；在地图帧特征数据库中找到与之最接近的前五帧，取每一帧的前后几帧存入到一个set之中；将得到的结果发送到局部精定位模块中；
局部精定位模块：利用全局粗定位模块传递的set，提取出对应的点云特征信息和其路径信息，并计算其二进制特征文本特征，得到其对应的特征信息，构建特征信息数据库；将输入的点云信息进行上面的操作，根据其对应的特征信息在特征信息数据库中进行检索，计算其二进制特征文本的几何一致性和特征一致性，两个结果加权平均，得到一个分数值，分数值越大的代表越相近，得到最相近的点云数据帧和其对应的路径信息；并将结果发送到定位反馈模块；
定位反馈模块：根据接收到的局部精定位模块传递过来的最相近的点云数据帧和路径信息，和需要定位的点云数据帧之间进行匹配，得到对应的姿态变换矩阵，然后，根据最相近点云数据帧的路径信息，结合姿态矩阵，得到需要匹配的点云数据帧的实际全局坐标信息，也就是最终所定位到的坐标信息，即完成了定位。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的全局定位系统，其特征在于：所述的数据采集模块需要保证每一个机器人都含有一个激光雷达，且可以全方位的采集到环境信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达的全局定位系统，其特征在于：所述的激光雷达为Velodyne 16线或32线的激光雷达。
4.利用权利要求1所述的基于激光雷达的全局定位系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、利用3D激光雷达对于实验环境进行数据的采集，得到对应的点云数据包；
步骤2、使用SLAM的方法对于采集到的数据进行处理，得到点云数据帧和其对应的路径信息；
步骤3、将得到的点云数据帧和对应的路径信息传递到全局粗定位模块；
步骤4、对于点云数据帧进行压缩，量化处理，将其转化为图片信息；
步骤5、提取图片的特征信息，生成地图帧的特征数据库；
步骤6、对于需要定位的点云数据帧进行3-5的操作，并将得到的图片特征信息在地图帧的特征数据库中检索，得到最相近的前五帧，取其前后20帧，存入set之中；
步骤7、将生成的set传入到局部精定位模块；
步骤8、提取set中对应的点云数据帧的二进制文本特征信息，构建bsc特征数据库；
步骤9、提取原始数据的bsc特征信息，并在bsc特征数据库中进行检索，得到最相近的点云数据帧；
步骤10、将得到的最相近的点云数据帧和其对应的路径信息传递到定位反馈模块；
步骤11、将最相近的点云数据帧和需要定位的点云数据帧进行点云匹配，得到姿态变换矩阵；
步骤12、利用最相近点云数据帧的坐标信息加以姿态矩阵得到需要定位的点云数据帧的实际的全局坐标信息。
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