CN112946660A - 一种基于多波束前视声呐的同时定位与建图方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多波束前视声呐的同时定位与建图方法，利用多波束前视声呐作为感知模块，结合AUV内部的IMU和DVL数据，进行水下定位与地图构建。首先把前视声呐的图像数据转换为二维激光雷达的点云数据，然后将点云数据、IMU数据和DVL数据进行时间同步，最后基于激光SLAM的算法框架来完成AUV的同时定位与建图。本发明可以依靠回环检测，修正随时间积累的误差，加强定位精度，同时可以构建出环境地图，为后续的航行器作业提供先验信息。

Description

一种基于多波束前视声呐的同时定位与建图方法
技术领域
本发明属于水下航行器技术领域，具体涉及一种AUV定位与建图方法。
背景技术
水下航行器在水下作业时，由于接收不到精准的GPS信号，只能依赖内部的传感器进行导航，像惯性导航等，在这种传统的方式下，误差会随着时间的延长而积累。当然在水下也有用来定位的设备，可以使用超短基线定位系统(USBL)来进行定位，但是距离有限，而且需要固定的平台作为参照。所以，水下的同时定位与建图技术(SLAM)亟待发展。目前，在水下定位与建图方面，大多数研究者使用视觉和单波束机械声呐来完成，但是视觉在水下应用场景非常受限，光照不好的情况效果很差，而且感知距离近，不能满足探测要求；单波束机械声呐可以很好的完成扫描建图，但是扫描频率很低，在实时性方面的性能较差。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于多波束前视声呐的同时定位与建图方法，利用多波束前视声呐作为感知模块，结合AUV内部的IMU和DVL数据，进行水下定位与地图构建。首先把前视声呐的图像数据转换为二维激光雷达的点云数据，然后将点云数据、IMU数据和DVL数据进行时间同步，最后基于激光SLAM的算法框架来完成AUV的同时定位与建图。本发明可以依靠回环检测，修正随时间积累的误差，加强定位精度，同时可以构建出环境地图，为后续的航行器作业提供先验信息。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
步骤1：AUV采用多波束前视声呐获取声呐图像，并将声呐图像数据转换成单线激光雷达数据；
采用二值化阈值方法对单线激光雷达数据进行滤波，将低于或等于分割阈值的单线激光雷达数据舍弃，只保留高于分割阈值的单线激光雷达数据，阈值Bin_Threshold设定如式(1)：
Bin_Threshold＝Bin_Min+(Bin_Max-Bin_Min)/2 (1)
其中，Bin_Min表示单线激光雷达数据最小值，Bin_Max表示单线激光雷达数据最大值；
将经过阈值分割之后保留的单线激光雷达数据转换为二维点云数据；
步骤2：获取AUV的里程计数据信息；
AUV的DVL获取的数据为vx、vy、vz，vx表示AUV在x方向的速度，vy表示AUV在y方向的速度，vz表示AUV在z方向的速度；AUV的IMU获取的AUV姿态包括横滚角roll、俯仰角pitch和偏航角yaw；
使用ROS中的消息滤波器对DVL和IMU获取的数据进行时间同步：假设在t1时刻DVL获取一帧数据，在t2时刻IMU获取一帧数据；如果|t1-t2|≤T，则这两帧数据判断为同一时刻的数据，并用这两帧数据计算里程计数据信息；否则，如果|t1-t2|>T，则舍弃这两帧数据；T为设定的时间阈值；
计算旋转矩阵rotation_matrix：
Figure BDA0002920375750000021
sr＝sin(roll)，sp＝sin(pitch)，sy＝sin(yaw)
cr＝cos(roll)，cp＝cos(pitch)，cy＝cos(yaw)
则在北东地坐标系中北向速度为：
Vnorth＝e00*vx+e01*vy+e02*vz (3)
北东地坐标系中东向速度为：
Veast＝e10*vx+e11*vy+e12*vz (4)
设连续两帧DVL数据之间的时间差为t3，则得到AUV的位置信息：AUV的当前时刻位置x坐标等于AUV上一时刻位置的x坐标加上Vnorth*t3，AUV的当前时刻位置y坐标等于AUV上一时刻位置的y坐标加上Veast*t3；
由此得到AUV的里程计数据信息，包括位置信息和姿态；
第三步：AUV定位与环境地图构建；
采用RBPF粒子滤波器获取AUV轨迹并构建环境地图，公式表示如下：
p(x1:t,m|z1:t,u1:t-1)＝p(m|x1:t,z1:t)·p(x1:t|z1:t,u1:t-1) (5)其中，p(x1:t,m|z1:t,u1:t-1)是关于环境地图m的联合后验，x1:t＝x1,...,xt是AUV的轨迹，z1:t＝z1,...,zt是AUV多波束前视声呐的观测值，u1:t-1＝u1,...,ut-1是AUV的里程计数据信息；t为时间；
经过迭代，最终获得AUV轨迹x1:t和环境地图m。
本发明的有益效果如下：
1、使用多波束前视声呐作为感知器件；相较于在水下使用视觉和单波束声呐来进行地图构建而言，适用场景更广，速度更快。
2、把声呐数据转换为二维点云做SLAM；可以利用声呐回波强度，图像处理，点云分割等多种滤波方式对声呐数据分别进行过滤。
3、生成可直接用于路径规划的二维栅格地图；可以为后续的探测航行器提供先验信息。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
图2为原始前视声呐图像。
图3为二维激光点云数据图。
图4为AUV定位与建图效果图。
图5为AUV位置x,y坐标对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1所示，一种基于多波束前视声呐的同时定位与建图方法，包括以下步骤：
步骤1：AUV采用多波束前视声呐获取声呐图像，并将声呐图像数据转换成单线激光雷达数据；
声呐的工作原理是利用声波遇到障碍物产生回波，进而探测障碍物。本发明中使用的多波束成像声呐的原始图像数据是一系列像素值，如附图2，表示的是声呐的回波强度(也就是Bin的数值，取值范围在0～255之间)。根据声呐的角度探测范围和距离探测范围以及分辨率，可以把每个像素点对应的角度和距离全部解析出来。采用二值化阈值方法对单线激光雷达数据进行滤波，将低于或等于分割阈值的单线激光雷达数据舍弃，只保留高于分割阈值的单线激光雷达数据，阈值Bin_Threshold设定如式(1)：
Bin_Threshold＝Bin_Min+(Bin_Max-Bin_Min)/2 (1)
其中，Bin_Min表示单线激光雷达数据最小值，Bin_Max表示单线激光雷达数据最大值；
将经过阈值分割之后保留的单线激光雷达数据转换为二维点云数据，如图3所示；
步骤2：获取AUV的里程计数据信息；
AUV的DVL获取的数据为vx、vy、vz，vx表示AUV在x方向的速度，vy表示AUV在y方向的速度，vz表示AUV在z方向的速度；AUV的IMU获取的AUV姿态包括横滚角roll、俯仰角pitch和偏航角yaw；
使用ROS中的消息滤波器对DVL和IMU获取的数据进行时间同步：假设在t1时刻DVL获取一帧数据，在t2时刻IMU获取一帧数据；如果|t1-t2|≤T，则这两帧数据判断为同一时刻的数据，并用这两帧数据计算里程计数据信息；否则，如果|t1-t2|>T，则舍弃这两帧数据；T为设定的时间阈值；
计算旋转矩阵rotation_matrix：
Figure BDA0002920375750000041
sr＝sin(roll)，sp＝sin(pitch)，sy＝sin(yaw)
cr＝cos(roll)，cp＝cos(pitch)，cy＝cos(yaw)
则在北东地坐标系中北向速度为：
Vnorth＝e00*vx+e01*vy+e02*vz (3)
北东地坐标系中东向速度为：
Veast＝e10*vx+e11*vy+e12*vz (4)
设连续两帧DVL数据之间的时间差为t3，则得到AUV的位置信息：AUV的当前时刻位置x坐标等于AUV上一时刻位置的x坐标加上Vnorth*t3，AUV的当前时刻位置y坐标等于AUV上一时刻位置的y坐标加上Veast*t3；
由此得到AUV的里程计数据信息，包括位置信息和姿态；
第三步：AUV定位与环境地图构建；
采用RBPF粒子滤波器获取AUV轨迹并构建环境地图，公式表示如下：
p(x1:t,m|z1:t,u1:t-1)＝p(m|x1:t,z1:t)·p(x1:t|z1:t,u1:t-1) (5)其中，p(x1:t,m|z1:t,u1:t-1)是关于环境地图m的联合后验，x1:t＝x1,...,xt是AUV的轨迹，z1:t＝z1,...,zt是AUV多波束前视声呐的观测值，u1:t-1＝u1,...,ut-1是AUV的里程计数据信息；t为时间；
经过迭代，最终获得AUV轨迹x1:t和环境地图m。
具体实施例：
1、搭建AUV平台。本实施例使用AUV平台，携带的前式声呐为Oculus多波束避碰声呐，扫描距离120m/40m，水平扫描角度为130°/70°，垂直扫描角度为20°/12°。DVL为Pathfinder多普勒测速仪器，外加一个6自由度IMU。
2、选择合适的野外湖泊环境，对目标场景进行扫描。本实施例选取的测试场景在广东省万绿湖风景区，选取了一个较大的水湾进行了定位与建图实验。
3、建图效果与定位精度验证。在AUV扫描环境的过程中，实验人员乘坐小艇在上方跟随，小艇上装有GPS定位，作为真值。可以同本发明的AUV定位效果和里程计推测效果进行对比，如图5所示，同时根据谷歌地图里面的岛屿和湾的轮廓，来对比所建立地图的轮廓，来验证AUV建图效果，如图4所示。

Claims (1)

1.一种基于多波束前视声呐的同时定位与建图方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：AUV采用多波束前视声呐获取声呐图像，并将声呐图像数据转换成单线激光雷达数据；
采用二值化阈值方法对单线激光雷达数据进行滤波，将低于或等于分割阈值的单线激光雷达数据舍弃，只保留高于分割阈值的单线激光雷达数据，阈值Bin_Threshold设定如式(1)：
Bin_Threshold＝Bin_Min+(Bin_Max-Bin_Min)/2 (1)
其中，Bin_Min表示单线激光雷达数据最小值，Bin_Max表示单线激光雷达数据最大值；
将经过阈值分割之后保留的单线激光雷达数据转换为二维点云数据；
步骤2：获取AUV的里程计数据信息；
AUV的DVL获取的数据为vx、vy、vz，vx表示AUV在x方向的速度，vy表示AUV在y方向的速度，vz表示AUV在z方向的速度；AUV的IMU获取的AUV姿态包括横滚角roll、俯仰角pitch和偏航角yaw；
使用ROS中的消息滤波器对DVL和IMU获取的数据进行时间同步：假设在t1时刻DVL获取一帧数据，在t2时刻IMU获取一帧数据；如果|t1-t2|≤T，则这两帧数据判断为同一时刻的数据，并用这两帧数据计算里程计数据信息；否则，如果|t1-t2|＞T，则舍弃这两帧数据；T为设定的时间阈值；
计算旋转矩阵rotation_matrix：
Figure FDA0002920375740000011
sr＝sin(roll)，sp＝sin(pitch)，sy＝sin(yaw)
cr＝cos(roll)，cp＝cos(pitch)，cy＝cos(yaw)
则在北东地坐标系中北向速度为：
Vnorth＝e00*vx+e01*vy+e02*vz (3)
北东地坐标系中东向速度为：
Veast＝e10*vx+e11*vy+e12*vz (4)
设连续两帧DVL数据之间的时间差为t3，则得到AUV的位置信息：AUV的当前时刻位置x坐标等于AUV上一时刻位置的x坐标加上Vnorth*t3，AUV的当前时刻位置y坐标等于AUV上一时刻位置的y坐标加上Veast*t3；
由此得到AUV的里程计数据信息，包括位置信息和姿态；
第三步：AUV定位与环境地图构建；
采用RBPF粒子滤波器获取AUV轨迹并构建环境地图，公式表示如下：
p(x1：t，m|z1：t，u1：t-1)＝p(m|x1：t，z1：t)·p(x1：t|z1：t，u1：t-1) (5)
其中，p(x1：t，m|z1：t，u1：t-1)是关于环境地图m的联合后验，x1：t＝x1，...，xt是AUV的轨迹，z1：t＝z1，...，zt是AUV多波束前视声呐的观测值，u1：t-1＝u1，...，ut-1是AUV的里程计数据信息；t为时间；
经过迭代，最终获得AUV轨迹x1：t和环境地图m。
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