CN110160528A

CN110160528A - 一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法

Info

Publication number: CN110160528A
Application number: CN201910464587.4A
Authority: CN
Inventors: 陈建魁; 王涛; 李益群
Original assignee: Huazhong University of Science and Technology
Current assignee: Huazhong University of Science and Technology
Priority date: 2019-05-30
Filing date: 2019-05-30
Publication date: 2019-08-23
Anticipated expiration: 2039-05-30
Also published as: CN110160528B

Abstract

本发明属于移动对象的定位导航相关技术领域，并公开了一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法，包括：直接采用固设在移动装置上的车载传感器实时采集周围的环境信息，并得到反映环境信息的多个轮廓离散点；对离散点进行排序，得到对应的有序坐标点集合，并采用差分求导进行比较的方式来判定是否出现了角度特征；使用记录的角度特征，将其与标准环境地图中所存储的参考角度特征进行匹配，由此得到移动装置相对于标准环境地图的位置方向数据。通过本发明，可在无需对周围环境进行特殊改造且不使用大量专门辅助工具的条件下，即可执行多种工况下的位姿定位过程，并实现高效、高精度的移动装置位姿实时测量过程。

Description

一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法

技术领域

本发明属于移动对象的定位导航相关技术领域，更具体地，涉及一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法。

背景技术

移动装置的位姿定位技术广泛使用于移动机器人，自主AGV，无人驾驶车辆，无人机等多个领域。目前的定位方案主要包括两类：一种是使用绝对定位的原理，譬如利用反光板等直接实现位姿定位；其定位精度较高，但是需要使用辅助装置反光板，或者使用激光雷达构建动态地图进行地图匹配算法，可以实现复杂环境的定位，但是对计算机性能有要求，同时在相似的环境中定位可能会出现较大的误差；另外一种是使用相对定位的原理，常见的方式譬如有IMU，其可使用惯性导航方式定位，但其随着时间的积累，定位精度通常会出现下降，并影响到实际效果。

现有技术中已经开展了一些基于角度特征识别进行定位的初步研究。但在实际使用中，仍然存在着一系列的缺陷，包括需要使用外界专门的辅助工具、需要对周围环境进行特殊改造，定位算法包含了大量复杂的运算且定位精确度不高等技术问题。相应地，本领域亟需提出更为妥善的解决方式，以满足目前日益提高的移动对象高效高精度的工艺要求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法，其中通过对角度特征的检测方式及定位算法重新进行设计，相应可在无需对周围环境进行特殊改造且不使用大量专门辅助工具的条件下，即可执行多种工况下的位姿定位过程，并实现高效、高精度的移动装置位姿实时测量过程。

相应地，按照本发明，提供了一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

(1)环境信息的采集步骤

针对作为定位对象的移动装置，直接采用固设在该移动装置上的车载传感器实时采集周围的环境信息，并得到反映环境信息的多个轮廓离散点及形成点云图；

(2)离散点的角度特征获取步骤

将所述多个轮廓离散点在统一的动坐标系中进行排序，得到对应的有序坐标点集合P＝{(x_i,y_i)}，其中x_i表示编号为i的离散点在动坐标系中的X轴坐标值，y_i表示编号为i的离散点在动坐标系中的Y轴坐标值；对该有序坐标点集合进行差分求导以求出各有序坐标点的导数值，并且当所述导数值的差值超出预设的误差阈值时，则判定此处出现了角度特征并予以记录；

(3)移动装置的位姿识别步骤

使用步骤(2)所记录的角度特征，将其与标准环境地图中所存储的参考角度特征进行匹配，其中所述标准环境地图被定义有自身的地图坐标系，并已预存有各种参考角度特征与具体位置方向值之间的一一对应关系，由此得到移动装置相对于标准环境地图的位置方向数据，进而将移动装置的位姿坐标在标准环境地图中描述出来，相应完成整体的移动装置位姿定位过程。

作为进一步优选地，在步骤(3)中，所述位姿识别过程优选为单一角度特征下的位姿识别工况，其操作过程具体如下：

当所记录的角度特征仅包含单一角度特征时，此时离散点在标准环境地图中对应的位姿矩阵为其中X_i表示编号为i的离散点在地图坐标系中的X轴坐标值，Y_i表示编号为i的离散点在地图坐标系中的Y轴坐标值；相应地，移动装置在标准环境地图中的位姿矩阵可表示为其中x＝X_i-(x_icos(θ)-y_isin(θ))，y＝Y_i-(x_isin(θ)+y_icos(θ))，θ表示移动装置的姿态值。

作为进一步优选地，在步骤(3)中，所述位姿识别过程优选为多角度特征下的位姿识别工况，其操作过程具体如下：

当所记录的角度特征为两个以上时，此时假设角度特征个数为N，各个离散点在标准环境地图中对应的位置坐标集合为{(x_j,y_j)}，姿态坐标集合为{θ_j}，其中j＝1,2,...,N；相应地，移动装置在标准环境地图中的位置坐标被计算为姿态值被计算为其中ω_j表示对不同角度特征所预设的不同权值，并且

作为进一步优选地，在步骤(3)中，所述位姿识别过程优选为多角度特征加上这些角度之间距离的位姿识别工况，其操作过程具体如下：

当所记录的角度特征为两个以上时，此时假设角度特征个数为N，各个离散点在标准环境地图中对应的位置坐标集合为{(x_j,y_j)}，姿态坐标集合为{θ_j}，其中j＝1,2,...,N；相应地，移动装置在标准环境地图中的位置坐标被计算为姿态值被计算为

作为进一步优选地，上述定位过程中不再需要除车载传感器之外的其他传感元件。

作为进一步优选地，所述移动装置优选包括移动机器人、自主AGV、无人驾驶车辆或者无人机等。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

1、本发明的移动装置位姿定位方法不需要外界专门的辅助设备或者装置，不需要对周围环境进行特殊改造，完全依赖自身的传感器即可实现定位，相应具备便于操控、适应性强、成本低等特点；

2、本发明所设计的定位算法可根据需求采用单一角度特征、多角度特征以及距离特征来获取不同工况下的定位结果，相应能够进一步提高定位最终结果的全面性和精确度；

3、本发明中设计的定位算法不涉及复杂的运算，可以降低计算机求解的时间，可以提高定位的实时性，相应尤其适用于需要大规模复杂运用的移动对象实时定位导航应用场合。

附图说明

图1是按照本发明所构建的基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法的总体工艺流程图；

图2是用于示范性显示按照本发明的一个优选实施方式、采用单一角度特征识别的移动装置位姿确定算法的原理图；

图3是用于示范性显示按照本发明的另一优选实施方式、采用多角度特征识别的移动装置位姿确定算法的原理图；

图4是用于示范性显示按照本发明的又一优选实施方式、采用多角度特征识别及距离信息的移动装置位姿确定算法的原理图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

图1是按照本发明所构建的基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法的总体工艺流程图。如图1所示，该方法主要包括以下操作步骤，下面将对其逐一进行具体解释说明。

首先，是环境信息的采集步骤。

在此步骤上，首先针对作为定位对象的移动装置，直接采用固设在该移动装置上的车载传感器实时采集周围的环境信息，并得到反映环境信息的多个轮廓离散点及形成点云图。

接着，是离散点的角度特征获取步骤。

在此步骤中，将所述多个轮廓离散点在统一的动坐标系中进行排序，得到对应的有序坐标点集合P＝{(x_i,y_i)}，其中x_i表示编号为i的离散点在动坐标系中的X轴坐标值，y_i表示编号为i的离散点在动坐标系中的Y轴坐标值；对该有序坐标点集合进行差分求导以求出各有序坐标点的导数值，并且当所述导数值的差值超出预设的误差阈值时，则判定此处出现了角度特征并予以记录。

更具体而言，当使用传感器检测到一系列环境数据时，先对数据进行譬如滤波处理之类的预处理，得到处理后的有序坐标点集合P＝{(x_i,y_i)}，这些有序点集实际上可理解为描述的是线段信息，具体可如图2所示。接着，采用差分求导的形式对这一系列点进行处理得到导数值集合k，如果差分求导的中导数值集合k中的元素数值出现了较大的变化，那么可以判定此处线段出现了转折，也就是线段之间形成了角度。

最后，是移动装置的位姿识别步骤。

在此步骤中，使以上已记录的角度特征，将其与标准环境地图中所存储的参考角度特征进行匹配，其中所述标准环境地图被定义有自身的地图坐标系，并已预存有各种参考角度特征与具体位置方向值之间的一一对应关系，由此得到移动装置相对于标准环境地图的位置方向数据，进而将移动装置的位姿坐标在标准环境地图中描述出来，相应完成整体的移动装置位姿定位过程。

更具体而言，可首先参看图2所示的采用单一角度特征进行定位的过程进行解释说明。图2中，使用单一角度特征进行定位的方法进行移动装置的位姿确定，车载传感器检测得到角度特征的离散点在固结在移动装置的动坐标系上的坐标集合PO₁＝{(x_i,y_i)}，那么离散点的位姿可以描述为因为已经识别得到角度特征对应在地图中的位置，因此可以使用地图中的坐标系描述角度特征的离散点在地图中的位姿为再建立移动装置在地图中的位姿矩阵为由于移动装置的位置在地图中(x,y)和姿态θ需要计算求解，使用车载传感器求解得到姿态θ，使用G_m＝G_t·T_i等式求解得到位置x＝X_i-(x_icos(θ)-y_isin(θ))，y＝Y_i-(x_isin(θ)+y_icos(θ))；得到移动装置在地图中的位置和方向。

图3中考虑到多角度特征识别进行移动装置的位姿确定过程，并利用了识别得到的多角度特征。具体也即使用多个角度特征识别，匹配，通过位姿变换实现移动装置位置和方向的计算，完成计算后去除其中误差较大的点，通过给定各个点不同的权值大小，得到移动装置的位置和方向。

假设角度特征个数为N，使用这些角度特征求解得到位置坐标的集合{(x_i,y_i)}，以及姿态坐标集合{θ_j}，去除与其他数值误差较大的数值，由于传感器的检测的相对误差和检测距离也存在着一定的关系，因此不同角度特征下得到的位置和方向存在不同的权值ω_j，那么移动装置在地图中的位置和方向为其中

图4还示范性提供了使用识别得到的多个角度特征以及多角度之间的距离进行移动装置的定位过程。具体也即利用已知的距离信息，使用三边定位原理，实现对位置的求解，将得到的多个位置点的集合中误差较大的点去除，再根据不同的权值，得到移动装置的位置，再利用位姿矩阵求解出来得到方向角度的求解。

如图4所示，譬如可使用三边定位原理，利用角度特征中构成角度的边长以及角度特征之间的定点距离三边测量已知进行定位，得到移动装置在地图中的位置，在多个角度特征以及多角度之间的距离进行移动装置的定位得到的坐标集合{(x_j,y_j)}，去除其中的误差较大的点，并且由于传感器的检测的相对误差和检测距离也存在着一定的关系，因此不同角度特征及特征之间距离识别已知的情况下下得到的位置和方向存在不同的权值ω_j。

相应地，利用位置信息求解已知，可建立移动装置在地图中的位姿矩阵此外即是移动装置在地图中的方向。

综上，按照本发明的包含多种工况的位姿确定过程具体可包括：①传感器对环境信息的采集，获取离散点；②离散点的处理，分析离散点构成的折线信息，获取离散点中的角度特征。③使用角度特征和构成角度特征的线段边长的辅助信息识别出该角度对应地图中的角度特征。④角度特征的数量检测与判断；⑤角度特征的顶点之间的距离特征的判断⑥单一角度特征下的移动装置的位姿确定；⑦多角度特征下的移动装置的位姿确定；⑧多角度特征与角度特征的顶点距离特征结合的位姿确定。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

(1)环境信息的采集步骤

(2)离散点的角度特征获取步骤

(3)移动装置的位姿识别步骤

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述位姿识别过程优选为单一角度特征下的位姿识别工况，其操作过程具体如下：

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述位姿识别过程优选为多角度特征下的位姿识别工况，其操作过程具体如下：

4.如权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述位姿识别过程优选为多角度特征加上这些角度之间距离的位姿识别工况，其操作过程具体如下：

5.如权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，上述定位过程中不再需要除车载传感器之外的其他传感元件。

6.如权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述移动装置优选包括移动机器人、自主AGV、无人驾驶车辆或者无人机等。