CN109085560B - 一种提取激光雷达特征点的方法 - Google Patents

Abstract

一种提取激光雷达特征点的方法，一种直接利用激光雷达扫描点，θ_i和ρ_i，通过计算相邻点斜率差进行分割和特征点提取的方法，本发明在提取激光雷达扫描数据的特征点时，不需要迭代计算，仅需一次计算出所有相邻点的斜率差即可提取出断点和角点特征，减小了计算工作量，而且对于阀值不敏感，也减小了计算的难度。

Description

一种提取激光雷达特征点的方法

技术领域

本发明涉及特征点提取的方法技术领域，特别涉及一种提取激光雷达特征点的方法。

背景技术

环境特征提取是自主机器人定位与导航的基础。在利用激光雷达获取数据进行特征提取时，现有的方法可以大致分为序惯法和递归法。这两类方法大多需要进行迭代计算，对阀值敏感，计算复杂度高，计算量较大。因此，提出一种高效、简便、准确率高的方法来实现特征点的提取是十分必要的。

发明内容

为了克服以上技术问题，本发明提供一种提取激光雷达特征点的方法，直接利用激光雷达扫描点(θ_i和ρ_i)，通过计算相邻点斜率差进行分割和特征点提取。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种提取激光雷达特征点的方法，包括以下步骤；

激光雷达每扫描环境一次，返回一组有序二维激光雷达数据，将此数据预处理后得到点集为：

P＝{(θ_i，ρ_i)，i＝1，2，，n}

其中θ_i和ρ_i分别为扫描第i点时转过的角度和返回的距离；

步骤1：根据点集P，利用前述原理计算相邻扫描点斜率的差值Δk，即

其中i＝2,3,···,n-1；

因为激光雷达具有环形扫描的特点，所以可以将第n点作为第1点的前一个扫描点，将第1点作为第n点的后一个扫描点，即:

如果相邻的3个扫描点，斜率的差值Δk_i-1、Δk_i和Δk_i+1均大于阀值k_th，且|Δk_i-Δk_i-1|>2k_th，|Δk_i+1-Δk_i|>2k_th，则认为第i点是第一类孤立点，找出所有第一类孤立点，删除后更新点集P；

步骤2：更新点集P后，再依次计算第i个扫描点的θ_i与相邻两扫描点的θ_i-1和θ_i+1的差值，如果|θ_i-θ_i-1|>θ_th，且|θ_i+1-θ_i|>θ_th，θ_th为阀值，则认为第i点为第二类孤立点，找出所有第二类孤立点，删除后再次更新点集P；

步骤3：将去除孤立点后的点集P，重新利用式4计算相邻扫描点的斜率差值，进行断点和角点的判断，判断规则如下：

1)如果|θ_i+1-θ_i|>θ_th，第i点和第i+1点均为断点，分别为前一条直线上的末点和后一条直线的起点；

2)如果Δk_i和Δk_i+1均大于阀值k_th，且Δk_i·Δk_i+1<0，则第i点和第i+1点均为断点，分别为前一条直线上的末点和后一条直线的起点；

3)如果|Δk_i|>α·k_th(0<α<1)，|Δk_i+1-Δk_i|>0，|Δk_i-Δk_i-1|>0，且(Δk_i+1-Δk_i)(Δk_i-Δk_i-1)<0，则第i点为角点，即前一条直线的终点，同时也是后一条直线的起点；

步骤4：根据点集P中各点的属性，从第1点至最后一点依次分割，并计算每条线段的始末点坐标和线段的斜率，得到线段集L；

步骤5：由于激光雷达工作的特点，当从某条直线的中间部分开始扫描，所以线段集中第一条和最后一条线段会属于同一条线段，如果第一条线段的始末点均在最后一条线段所在的直线上，则将这两条线段合并。

本发明的有益效果：

本发明在提取激光雷达扫描数据的特征点时，不需要迭代计算，仅需一次计算出所有相邻点的斜率差即可提取出断点和角点特征，减小了计算工作量，而且对于阀值不敏感，也减小了计算的难度。

附图说明

图1是扫描点示意图。

图2是断点示意图。

图3是断点处斜率分布。

图4是角点示意图。

图5是角点处斜率分布。

图6是激光雷达部分扫描点数据(包含角点特征)。

图7是图6扫描点数据中角点处Δk分布。

图8是第一类孤立点。

图9是第二类孤立点。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，从O点向直线l以等角度Δθ的间隔画直线，假设交点依次为P₁，P₂，P₃，P₄···，O点到交点的长度依次为ρ₁，ρ₂，ρ₃，ρ₄···，然后，由P₁点向OP₂做垂线相交于P₁'点，则

为直线l与P₁P₁'的夹角，同理可得

由几何关系可得：

因为：

当Δθ很小时，则有：

所以：

由此可得，当相邻两点处的k值之差很小时，就认为该两点处于同一条直线上，否则该点为断点或独立点。

如图2所示，由O点分别向直线L₁和L₂以等角度间隔θ做射线，与直线L₁交于点P₁、···、P_i-1、P_i，与直线L₂交于点P_i+1、···、P_n-1、P_n，其中ρ_i表示O点至P_i点的距离，P_i和P_i+1分别为直线L₁和L₂的断点。按照式1计算k(n)为：

如图3中蓝色实线所示，当在断点处k值有明显的峰值。为了消除相邻两点k值微小的差值，令：

Δk(n)＝k(n+1)-k(n) (3)

则Δk如图3中桔色虚线所示，在直线L₁的末点P_i和L₂的起点P_i+1对应的Δk(i-1)和Δk(i)处峰值非常明显，且该两处峰值的符号相反。

同理，如图4所示，直线L₁和直线L₂相交于点P_i，则P_i为两条直线的角点。分别按照式2和式3计算k(n)和Δk(n)，如图5所示。在角点P_i处Δk(i)有较明显的峰值。

图6为激光雷达部分扫描点数据。图7为按照式3计算的Δk分布情况，虽然由于扫描的误差而导致Δk波动，但是在角点53处有明显的峰值。

激光雷达每扫描环境一次，返回一组有序二维激光雷达数据，将此数据预处理后得到点集为：

P＝{(θ_i，ρ_i)，i＝1，2，…，n}

其中θ_i和ρ_i分别为扫描第i点时转过的角度和返回的距离。

步骤1：根据点集P，利用前述原理计算相邻扫描点斜率的差值Δk，即

其中i＝2,3,···,n-1。

因为激光雷达具有环形扫描的特点，所以可以将第n点作为第1点的前一个扫描点，将第1点作为第n点的后一个扫描点，即:

如果相邻的3个扫描点，斜率的差值Δk_i-1、Δk_i和Δk_i+1均大于阀值k_th，且|Δk_i-Δk_i-1|>2k_th，|Δk_i+1-Δk_i|>2k_th，则认为第i点是第一类孤立点(如图8所示第28点)。找出所有第一类孤立点，删除后更新点集P。

步骤2：更新点集P后，再依次计算第i个扫描点的θ_i与相邻两扫描点的θ_i-1和θ_i+1的差值，如果|θ_i-θ_i-1|>θ_th，且|θ_i+1-θ_i|>θ_th，θ_th为阀值，则认为第i点为第二类孤立点(如图9所示第257点)。找出所有第二类孤立点，删除后再次更新点集P。

步骤3：将去除孤立点后的点集P，重新利用式4计算相邻扫描点的斜率差值，进行断点和角点的判断。判断规则如下：

4)如果|θ_i+1-θ_i|>θ_th，第i点和第i+1点均为断点，分别为前一条直线上的末点和后一条直线的起点；

5)如果Δk_i和Δk_i+1均大于阀值k_th，且Δk_i·Δk_i+1<0，则第i点和第i+1点均为断点，分别为前一条直线上的末点和后一条直线的起点；

6)如果|Δk_i|>α·k_th(0<α<1)，|Δk_i+1-Δk_i|>0，|Δk_i-Δk_i-1|>0，且(Δk_i+1-Δk_i)(Δk_i-Δk_i-1)<0，则第i点为角点，即前一条直线的终点，同时也是后一条直线的起点。

步骤4：根据点集P中各点的属性，从第1点至最后一点依次分割，并计算每条线段的始末点坐标和线段的斜率，得到线段集L。

步骤5：由于激光雷达工作的特点，有可能会从某条直线的中间部分开始扫描，所以线段集中第一条和最后一条线段可能属于同一条线段。如果第一条线段的始末点均在最后一条线段所在的直线上，则将这两条线段合并。

Claims (1)

1.一种提取激光雷达特征点的方法，其特征在于，包括以下步骤；

激光雷达每扫描环境一次，返回一组有序二维激光雷达数据，将此数据预处理后得到点集为：

P＝{(θ_i,ρ_i),i＝1,2,···,n}

其中θ_i和ρ_i分别为扫描第i点时转过的角度和返回的距离；

步骤1：根据点集P，计算相邻扫描点斜率的差值Δk_i，即

其中i＝2,3,···,n-1；

因为激光雷达具有环形扫描的特点，所以可以将第n点作为第1点的前一个扫描点，将第1点作为第n点的后一个扫描点，即:

如果相邻的3个扫描点，斜率的差值Δk_i-1、Δk_i和Δk_i+1均大于阀值k_th，且|Δk_i-Δk_i-1|>2k_th，|Δk_i+1-Δk_i|>2k_th，则认为第i点是第一类孤立点，找出所有第一类孤立点，删除后更新点集P；

步骤2：更新点集P后，再依次计算第i个扫描点的θ_i与相邻两扫描点的θ_i-1和θ_i+1的差值，如果|θ_i-θ_i-1|>θ_th，且|θ_i+1-θ_i|>θ_th，θ_th为阀值，则认为第i点为第二类孤立点，找出所有第二类孤立点，删除后再次更新点集P；

步骤3：将去除孤立点后的点集P，重新利用式(4)计算相邻扫描点的斜率差值，进行断点和角点的判断，判断规则如下：

1)如果|θ_i+1-θ_i|>θ_th，第i点和第i+1点均为断点，分别为前一条直线上的末点和后一条直线的起点；

2)如果Δk_i和Δk_i+1均大于阀值k_th，且Δk_i·Δk_i+1<0，则第i点和第i+1点均为断点，分别为前一条直线上的末点和后一条直线的起点；

3)如果|Δk_i|>α·k_th，0<α<1，|Δk_i+1-Δk_i|>0，|Δk_i-Δk_i-1|>0，且(Δk_i+1-Δk_i)(Δk_i-Δk_i-1)<0，则第i点为角点，即前一条直线的终点，同时也是后一条直线的起点；

步骤4：根据点集P中各点的属性，从第1点至最后一点依次分割，并计算每条线段的始末点坐标和线段的斜率，得到线段集L；

步骤5：由于激光雷达工作的特点，当从某条直线的中间部分开始扫描，所以线段集中第一条和最后一条线段会属于同一条线段，如果第一条线段的始末点均在最后一条线段所在的直线上，则将这两条线段合并。

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