[發明專利]一種基于深度相機與激光雷達的定位與導航方法

在審

• 申請號: 201611006340.0
• 申請日: 2016-11-10
• 公開（公告）號: CN108073167A
• 公開（公告）日: 2018-05-25
• 發明（設計）人: 韓龍;賈斯程;熊炯濤;趙赫成
• 申請（專利權）人: 深圳靈喵機器人技術有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于深度相機與激光雷達的定位與導航方法，其特征在于，通過數據采集裝置和數據分析平臺完成室內三維環境模型的構建，并通過計算機模式識別方法計算得到用戶相對精確的室內位置。

2.根據權利要求1所述的基于深度相機與激光雷達的定位與導航方法，其特征在于，數據采集裝置包括深度相機、激光雷達、IMU慣性傳感器以及超聲波傳感器。

3.根據權利要求1或2所述的基于深度相機與激光雷達的定位與導航方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

步驟1)：通過深度相機采集彩色和深度圖像幀并生成點云；應用ORB特征點提取算法提取每幀圖像的特征點并生成視覺單詞；利用視覺詞袋法表示圖像特征；同時將采集到的激光雷達數據轉換成點云；向點云數據與視覺詞袋打包成節點；

步驟2)：應用迭代就近點(ICP)算法計算兩幀深度圖像的空間變換，得到節點間的空間轉換；同時將當前節點中的視覺詞袋與內存中存儲的所有節點內的視覺詞袋進行比較以檢測是否存在節點圖閉環；如檢測到閉環，則建立當前局部地圖和全局地圖的空間關系，從而獲得機器人的全局位置，并根據圖像匹配度計算方差；

步驟3)：當檢測到閉環時，應用g2o圖優化算法更新所有各節點之間的空間關系，獲得優化過的節點圖；

步驟4)：將節點圖中所有通過激光雷達產生的點云注冊成全局點云圖，并將該全局點云圖轉化成網格占有圖；

步驟5)：根據當前激光雷達信息，通過適應性蒙特卡洛定位法計算出機器人在網格圖中的位置估計；

步驟6)：應用擴展卡爾曼濾波將步驟2和步驟5得到的l全局位置估計進行融合，得到新的位置估計作為最終定位結果。

4.根據權利要求3所述的基于深度相機與激光雷達的定位與導航方法，其特征在于，所述步驟1)、步驟4)中，場景地圖構建步驟為：以起始點為中心，避障導航裝置或其載體旋轉360°，獲得了起始點360°的三維點云數據，分析并存儲三維點云數據，得出下一個掃描點的位置和到達軌跡，載體將按照指令運動到目標點，并開始360°掃描，繼續分析并存儲三維點云數據；在整個過程中，根據傳感器輸出的點云數據和IMU慣性導航模塊輸出的姿態位置信息進行三維點云的拼接，形成場景內局部三維地圖，并根據場景內局部三維地圖和掃描策略得到下一個掃描點，直至三維地圖構建完成。