CN113311411A - 一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，首先利用二维激光雷达采集一帧激光点云数据，与此同时，采集轮速计和惯性测量单元的数据并将两者数据融合，得到机器人融合位姿序列；已知机器人坐标系与二维激光雷达坐标系的转换关系，即可将机器人融合位姿序列转换为二维激光雷达位姿序列；通过对二维激光雷达位姿序列进行插值，得到激光点云位姿序列，该位姿序列描述了每个激光点云的运动过程；以最后一个激光点云所在坐标系为基准坐标系，利用得到的激光点云位姿序列将每个激光点云坐标转换至该坐标系下；最后重新封装激光点云数据，其中，该时间戳为最后一个激光点云的时间戳。本发明提高了移动机器人后续进行的建图精确性和定位鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，适用于智能机器人利用校正后的激光点云开展建图和定位工作。
背景技术
近年来随着机器人行业的飞速发展，各行各业对移动机器人的需求越来越广泛。因此，移动机器人需要被部署至各种行业应用中，而能够适应各种变换的环境，成本较低并且能在其中正常运作的移动机器人将受到青睐。二维激光雷达作为成本较低的环境感知设备，广泛应用于上述移动机器人中。但由于二维激光雷达采集点云数据的频率较低，移动机器人在快速平移或者旋转的过程中，采集的点云数据将会产生运动畸变，该畸变将影响移动机器人的建图精度和定位鲁棒性。
传统的移动机器人只通过轮速计对激光点云数据进行校正，其中轮速计具有较高的测量频率，可以在短时间内有效测量移动机器人的移动距离，但无法提供精准可靠的转动角度，更因为移动机器人存在轮胎打滑和颠簸情况，影响测量精度。而有的移动机器人只通过惯性测量单元校正激光点云数据，其中惯性测量单元同样具有较高的测量频率，可以精确测量短时间内移动机器人转动角度，但其测量加速度精度不足，所以无法提供位移方面的点云数据运动畸变校正。
发明内容
为了克服已有技术的不足，本发明提供了一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法。通过使用扩展卡尔曼滤波融合轮速计和惯性测量单元数据，旨在校正移动机器人在快速运动过程中二维激光雷达点云数据出现的平移和旋转畸变。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，所述方法包括以下步骤：
S1.利用二维激光雷达采集一帧激光点云数据，与此同时，采集轮速计和惯性测量单元的数据并将两者数据使用扩展卡尔曼滤波进行融合，得到机器人坐标系下的融合位姿序列；
S2.已知机器人坐标系与二维激光雷达坐标系的转换关系，将机器人融合位姿序列转换为二维激光雷达位姿序列，该位姿序列描述了单帧激光点云数据采集过程中二维激光雷达的运动过程；
S3.根据收到数据的时间戳和当前激光帧整体扫描时间，估计第一个激光点云时间戳，在此基础之上，根据激光点云的时间间隔，估计每一个激光点云的时间戳，针对每一个激光点云时间戳，通过与二维激光雷达位姿序列进行时间戳比对，找到其前后相邻的两个二维激光雷达位姿；
S4.利用单一激光点云前后相邻的两个二维激光雷达位姿和三者的时间戳，通过线性插值和球面线性插值分别求出对应的激光点云位姿的位移和旋转四元数，得到激光点云位姿序列，并特别记录最后一个激光点云的位姿和时间戳；
S5.以最后一个激光点云所在的坐标系为基准坐标系，利用激光点云位姿序列，将所有激光点云坐标转换至该坐标系；
S6.重新封装此一帧校正后的激光点云数据，其中该帧激光点云数据的时间戳为最后一个激光点云时间戳。
进一步，所述步骤S1中，轮速计和惯性测量单元分别能在高频率采样下局部精确地估计移动机器人位移和旋转，通过扩展卡尔曼滤波来融合轮速计和惯性测量单元两者数据。移动机器人的状态方程表示为：
xk＝f(xk-1)+wk-1
其中xk表示了机器人在k时刻的位移与旋转，f是非线性状态转移函数，wk-1是过程噪声；
观测方程表示为：
zk＝h(xk)+vk
其中zk是在k时刻的测量，h是非线性传感器模型，vk是测量噪声；
预测方程表示为：
卡尔曼增益表示为：
更新方程表示为：
其中Q和R表示噪声协方差，
为协方差，K为卡尔曼增益，H为观测矩阵；
通过上述扩展卡尔曼滤波的预测与更新，移动机器人能够得到局部精确且高频的位移与旋转估计，从而得到机器人融合位姿序列。
再进一步，所述步骤S2中，轮速计和惯性测量单元的坐标系与机器人坐标系相对应，二维激光雷达坐标系到达机器人坐标系的距离由人工测量，得到两者的转换关系，因此，可以直接转换机器人融合位姿序列为二维激光雷达位姿序列。
更进一步，所述步骤S3中，当前帧激光雷达点云数有N个，激光雷达点云的时间戳按时间顺序的集合为：
K＝{ki}i＝0...N-1
其中两个激光雷达点云的扫描间隔时间为Δk，而k0和kN-1分别为起始点云时间戳和结束点云时间戳；为了获取每个激光点云位于激光雷达坐标系的位姿Twi，首先通过设置时间戳条件kl<ki<kr，寻找激光点云时间戳ki前后相邻的两个二维激光雷达位姿Twl和Twr，其中w表示世界坐标系，kl和kr是距离ki最近的时间戳；最后根据比例
分别对两个二维激光雷达位姿Twl和Twr的位移和旋转进行线性插值和球面线性插值，得到激光雷达点云位姿Twi。
所述步骤S4中，在移动机器人运动过程中，由于每个激光点云以二维激光雷达坐标系为基准坐标系，而该坐标系跟随移动机器人运动，使得每个激光点云都有独立的基准坐标系，为了校正当前帧的激光雷达点云数据，将所有激光点云的基准坐标系统一到最后一个激光点云的基准坐标系，所述变换位姿为：
激光雷达点云校正之前的坐标为piw，校正之后的坐标为：
p(N-1)w＝T(N-1)i·piw。
本发明的有益效果主要表现在：首先本发明校正了移动机器人在快速运动过程中二维激光雷达点云数据产生的运动畸变，提高了移动机器人的建图精度和定位鲁棒性；相较于使用单一传感器方法，本发明融合了轮速计和惯性测量单元，能够分别提供针对激光雷达点云的位移和旋转方面的运动纠偏，并且只使用传感器的局部增量数据，避免了两种传感器在时间上的累计误差。
附图说明
图1是用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1，一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法的实施例，包括：
步骤S1、利用二维激光雷达采集一帧激光点云数据，与此同时，采集轮速计和惯性测量单元的数据并将两者数据使用扩展卡尔曼滤波进行融合，得到机器人坐标系下的融合位姿序列；
本实施例部署一台移动机器人(差速控制输入的机器人)，该移动机器人上配置有一台桌面级计算性能的计算终端并在底盘前端装配有二维激光雷达，该雷达拥有360°水平视野，以10Hz输出雷达点云数据；在移动机器人底盘旋转中心装配一台惯性测量单元，该设备拥有3轴陀螺仪和三轴加速度计，以100Hz输出姿态解算后的旋转信息；在移动机器人两个电机上，配置有轮速计，以100Hz输出航迹推演后的位移信息。
本实施例首先通过扩展卡尔曼滤波来融合轮速计和惯性测量单元两者数据。移动机器人的状态方程表示为：
xk＝f(xk-1)+wk-1
其中xk表示了机器人在k时刻的位移与旋转，f是非线性状态转移函数，wk-1是过程噪声。
观测方程表示为：
zk＝h(xk)+vk
其中zk是在k时刻的测量，h是非线性传感器模型，vk是测量噪声
预测方程表示为：
卡尔曼增益表示为：
更新方程表示为：
其中Q和R表示噪声协方差，
为协方差，K为卡尔曼增益，H为观测矩阵。
通过上述扩展卡尔曼滤波的预测与更新，移动机器人能够得到局部精确且高频的位移与旋转估计，从而得到机器人融合位姿序列。
步骤S2、已知机器人坐标系与二维激光雷达坐标系的转换关系，将机器人融合位姿序列转换为二维激光雷达位姿序列，该位姿序列描述了单帧激光点云数据采集过程中二维激光雷达的运动过程。
本实施例轮速计和惯性测量单元的坐标系与机器人坐标系相对应，二维激光雷达坐标系到达机器人坐标系的距离由人工测量，得到两者的转换关系，因此，可以直接转换机器人融合位姿序列为二维激光雷达位姿序列。
步骤S3、根据收到数据的时间戳和当前激光帧整体扫描时间，估计第一个激光点云时间戳，在此基础之上，根据激光点云的时间间隔，估计每一个激光点云的时间戳，针对每一个激光点云时间戳，通过与二维激光雷达位姿序列进行时间戳比对，找到其前后相邻的两个二维激光雷达位姿。
在本实施例中，当前帧激光雷达点云数有N个，激光雷达点云的时间戳按时间顺序的集合为
K＝{ki}i＝0...N-1
其中两个激光雷达点云的扫描间隔时间为Δk，而k0和kN-1分别为起始点云时间戳和结束点云时间戳。为了获取每个激光点云位于激光雷达坐标系的位姿Twi，首先通过设置时间戳条件kl<ki<kr，寻找激光点云时间戳ki前后相邻的两个二维激光雷达位姿Twl和Twr，其中w表示世界坐标系，kl和kr是距离ki最近的时间戳。
步骤S4、利用单一激光点云前后相邻的两个二维激光雷达位姿和三者的时间戳，通过线性插值和球面线性插值分别求出对应的激光点云位姿的位移和旋转四元数，得到激光点云位姿序列，并特别记录最后一个激光点云的位姿和时间戳。
在本实施例中，根据比例
分别对两个二维激光雷达位姿Twl和Twr的位移和旋转进行线性插值和球面线性插值，得到激光雷达点云位姿Twi。
步骤S5、以最后一个激光点云所在的坐标系为基准坐标系，利用激光点云位姿序列，将所有激光点云坐标转换至该坐标系。
在本实施例的在移动机器人运动过程中，由于每个激光点云以二维激光雷达坐标系为基准坐标系，而该坐标系跟随移动机器人运动，使得每个激光点云都有独立的基准坐标系，为了校正当前帧的激光雷达点云数据，将所有激光点云的基准坐标系统一到最后一个激光点云的基准坐标系，所述变换位姿为：
激光雷达点云校正之前的坐标为piw，校正之后的坐标为：
p(N-1)w＝T(N-1)i·piw
至此，所述激光雷达点云运动畸变校正已经完成。
步骤S6、重新封装此一帧校正后的激光点云数据，其中该帧激光点云数据的时间戳为最后一个激光点云时间戳。
本说明书的实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，仅作说明用途。本发明的保护范围不应当被视为仅限于本实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域的普通技术人员根据本发明构思所能想到的等同技术手段。
Claims (5)
1.一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1.利用二维激光雷达采集一帧激光点云数据，与此同时，采集轮速计和惯性测量单元的数据并将两者数据使用扩展卡尔曼滤波进行融合，得到机器人坐标系下的融合位姿序列；
S2.已知机器人坐标系与二维激光雷达坐标系的转换关系，将机器人融合位姿序列转换为二维激光雷达位姿序列，该位姿序列描述了单帧激光点云数据采集过程中二维激光雷达的运动过程；
S3.根据收到数据的时间戳和当前激光帧整体扫描时间，估计第一个激光点云时间戳，在此基础之上，根据激光点云的时间间隔，估计每一个激光点云的时间戳，针对每一个激光点云时间戳，通过与二维激光雷达位姿序列进行时间戳比对，找到其前后相邻的两个二维激光雷达位姿；
S4.利用单一激光点云前后相邻的两个二维激光雷达位姿和三者的时间戳，通过线性插值和球面线性插值分别求出对应的激光点云位姿的位移和旋转四元数，得到激光点云位姿序列，并特别记录最后一个激光点云的位姿和时间戳；
S5.以最后一个激光点云所在的坐标系为基准坐标系，利用激光点云位姿序列，将所有激光点云坐标转换至该坐标系；
S6.重新封装此一帧校正后的激光点云数据，其中该帧激光点云数据的时间戳为最后一个激光点云时间戳。
2.如权利要求1所述的一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，其特征在于，所述步骤S1中，轮速计和惯性测量单元分别能在高频率采样下局部精确地估计移动机器人位移和旋转，通过扩展卡尔曼滤波来融合轮速计和惯性测量单元两者数据，移动机器人的状态方程表示为：
xk＝f(xk-1)+wk-1
其中xk表示了机器人在k时刻的位移与旋转，f是非线性状态转移函数，wk-1是过程噪声；
观测方程表示为：
zk＝h(xk)+vk
其中zk是在k时刻的测量，h是非线性传感器模型，vk是测量噪声；
预测方程表示为：
卡尔曼增益表示为：
更新方程表示为：
其中Q和R表示噪声协方差，
为协方差，K为卡尔曼增益，H为观测矩阵；
通过上述扩展卡尔曼滤波的预测与更新，移动机器人能够得到局部精确且高频的位移与旋转估计，从而得到机器人融合位姿序列。
3.如权利要求1或2所述的一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，其特征在于，所述步骤S2中，轮速计和惯性测量单元的坐标系与机器人坐标系相对应，二维激光雷达坐标系到达机器人坐标系的距离由人工测量，得到两者的转换关系，因此，可以直接转换机器人融合位姿序列为二维激光雷达位姿序列。
4.如权利要求1或2所述的一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，其特征在于，所述步骤S3中，当前帧激光雷达点云数有N个，激光雷达点云的时间戳按时间顺序的集合为：
K＝{ki}i＝0...N-1
其中两个激光雷达点云的扫描间隔时间为Δk，而k0和kN-1分别为起始点云时间戳和结束点云时间戳；为了获取每个激光点云位于激光雷达坐标系的位姿Twi，首先通过设置时间戳条件kl<ki<kr，寻找激光点云时间戳ki前后相邻的两个二维激光雷达位姿Twl和Twr，其中w表示世界坐标系，kl和kr是距离ki最近的时间戳；最后根据比例
分别对两个二维激光雷达位姿Twl和Twr的位移和旋转进行线性插值和球面线性插值，得到激光雷达点云位姿Twi。
5.如权利要求1或2所述的一种用于移动机器人的激光雷达点云运动畸变校正方法，其特征在于，所述步骤S4中，在移动机器人运动过程中，由于每个激光点云以二维激光雷达坐标系为基准坐标系，而该坐标系跟随移动机器人运动，使得每个激光点云都有独立的基准坐标系，为了校正当前帧的激光雷达点云数据，将所有激光点云的基准坐标系统一到最后一个激光点云的基准坐标系，所述变换位姿为：
激光雷达点云校正之前的坐标为piw，校正之后的坐标为：
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