CN113240713A - 一种自主移动机器人建图的动态物体过滤方法 - Google Patents

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王淮卿
张义杰
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Shenzhen Qiancheng Robot Co ltd
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Abstract

本发明涉及一种自主移动机器人建图的动态物体过滤方法，包括步骤：获取自主移动机器人移动过程中每一帧雷达数据；采用点云畸变矫正算法以及去除点云中的地面点的算法对雷达数据进行预处理得出预处理点云；采用聚类算法将每一帧预处理的点云均聚集成团状的待匹配物体，并将计算其相应的质心及三维边框；采用匈牙利算法将每一帧所形成的待匹配物体与其上一帧形成的待匹配物体采用两者质心之间的距离作为匹配的指标，形成匹配组；将形成的匹配组采用两者的三维边框进行对比，若两者不一致，则将其过滤，留下未被过滤的匹配组；将留下未被过滤的匹配组计算其质心之间的位移，若两者距离大于设定阈值的点标记为动态点，并将该动态点去除。

Description

一种自主移动机器人建图的动态物体过滤方法
技术领域
本发明涉及一种自主移动机器人建图的动态物体过滤方法。
背景技术
巡检型轮式移动机器人多使用三维激光雷达作为主要传感器，搭配惯导进行建图。建图过程为：部署人员通过手持手柄操作机器人在场所内进行运动。建图算法会采集这段时间内的激光雷达数据，以及估算机器人的轨迹。最终生成整个场景的地图。
然而，在建图过程中，如果有人或者车等移动物体走过时，通常会导致地图中形成一段残影。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提供以下技术方案：
本发明提供一种自主移动机器人建图的动态物体过滤方法，包括以下步骤：
S1：获取自主移动机器人移动过程中每一帧雷达数据(即点云)；
S2：采用点云畸变矫正算法以及去除点云中的地面点的算法对雷达数据进行预处理得出预处理点云；
S3：采用聚类算法将每一帧预处理的点云均聚集成团状的待匹配物体，并将计算其相应的质心及三维边框；
S4：采用匈牙利算法将每一帧所形成的待匹配物体与其上一帧形成的待匹配物体采用两者质心之间的距离作为匹配的指标，形成匹配组；
S5：将形成的匹配组采用两者的三维边框进行对比，若两者不一致，则将其过滤，留下未被过滤的匹配组；
S6：将留下未被过滤的匹配组计算其质心之间的位移，若两者距离大于设定阈值的点标记为动态点，并将该动态点去除。
本发明的有益效果是：本发明中，通过对动态物体的检测然后过滤，可以提高建图过程中的精度。同时保证了在激光雷达建图过程中不产生重影。
附图说明
图1是本发明动态巡检方法流程图。
具体实施方式
见图1，本发明提供一种自主移动机器人建图的动态物体过滤方法，包括以下步骤：
S1：获取自主移动机器人移动过程中每一帧雷达数据(即点云)；
S2：采用点云畸变矫正算法以及去除点云中的地面点的算法对雷达数据进行预处理得出预处理点云；
S3：采用聚类算法将每一帧预处理的点云均聚集成团状的待匹配物体，并将计算其相应的质心及三维边框；
S4：采用匈牙利算法将每一帧所形成的待匹配物体与其上一帧形成的待匹配物体采用两者质心之间的距离作为匹配的指标，形成匹配组；
S5：将形成的匹配组采用两者的三维边框进行对比，若两者不一致，则将其过滤，留下未被过滤的匹配组；
S6：将留下未被过滤的匹配组计算其质心之间的位移，若两者距离大于设定阈值的点标记为动态点，并将该动态点去除。
本发明中，本发明中，通过对动态物体的检测然后过滤，可以提高建图过程中的精度。同时保证了在激光雷达建图过程中不产生重影。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种自主移动机器人建图的动态物体过滤方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取自主移动机器人移动过程中每一帧雷达数据；
S2：采用点云畸变矫正算法以及去除点云中的地面点的算法对雷达数据进行预处理得出预处理点云；
S3：采用聚类算法将每一帧预处理的点云均聚集成团状的待匹配物体，并将计算其相应的质心及三维边框；
S4：采用匈牙利算法将每一帧所形成的待匹配物体与其上一帧形成的待匹配物体采用两者质心之间的距离作为匹配的指标，形成匹配组；
S5：将形成的匹配组采用两者的三维边框进行对比，若两者不一致，则将其过滤，留下未被过滤的匹配组；
S6：将留下未被过滤的匹配组计算其质心之间的位移，若两者距离大于设定阈值的点标记为动态点，并将该动态点去除。
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