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[發(fā)明專利]基于激光雷達的三維點云重建方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910498317.5 申請日: 2019-06-10
公開(公告)號: CN110223379A 公開(公告)日: 2019-09-10
發(fā)明(設計)人: 于興虎;孟令波 申請(專利權)人: 于興虎
主分類號: G06T17/00 分類號: G06T17/00;G06T19/20;G06T7/13;G01S17/89
代理公司: 廣州市紅荔專利代理有限公司 44214 代理人: 吳偉文
地址: 264006 山東省*** 國省代碼: 山東;37
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摘要:
搜索關鍵詞: 激光雷達 三維點云 三維 預處理 二維激光雷達 環(huán)境重建 三維重建 數(shù)據(jù)采集 特征匹配 特征提取 運動估計 運動畸變 實時性 重建 點云 多線 融合 應用
【說明書】:

發(fā)明涉及三維重建技術領域,公開了一種基于激光雷達的三維點云重建方法,包括以下步驟:數(shù)據(jù)采集與預處理、特征提取、特征匹配、運動估計、點云融合等步驟,通過二維激光雷達實現(xiàn)對三維環(huán)境的實時建圖功能,相對于基于多線激光雷達的方案,其具有成本低、去運動畸變效果好、實時性強以及建圖精度高的特點,對于三維環(huán)境重建技術的普及應用具有較強的實際意義。

技術領域

本發(fā)明屬于基于激光雷達的三維重建技術領域,特別適用于移動機器人、無人駕駛汽車、建筑測繪以及其它需要對三維場景進行實時感知與重建的領域,涉及一種基于激光雷達的三維點云重建方法。

背景技術

三維環(huán)境重建技術是當前移動機器人、無人駕駛汽車等應用場合下的一項重要技術,其對于機器人感知三維環(huán)境信息并進行后續(xù)運動策略規(guī)劃具有重要作用。目前主流的三維場景重建技術按照使用的傳感器不同主要分為兩類:一類是使用視覺傳感器,比如單目相機、雙目相機和RGB-D相機等;另一類是基于激光雷達傳感器,比如單線激光傳感器,多線激光傳感器等。視覺傳感器需要處理的數(shù)據(jù)量大,測量距離較小而且容易受環(huán)境光照影響,一般只能應用于室內(nèi)環(huán)境下。激光傳感器的測量精度較高,數(shù)據(jù)采集速度快,但是常見的例如Velodyne-32、Velodyne-64等多線激光雷達的價格十分昂貴,對于三維重建技術的普及應用產(chǎn)生了很大的障礙。

在基于激光雷達進行定位與建圖的過程中,當激光雷達掃描速率相比于外部運動足夠高時,相鄰掃描之間產(chǎn)生的運動畸變可以被忽略不計,此時通常使用標準的ICP算法來進行不同掃描之間的匹配。但是當激光雷達掃描速率相對于自身運動太低時,不得不對由于自身運動產(chǎn)生的點云畸變進行去畸變處理。

S.Hong等人于2010年提出了一種基于ICP算法的速度估計和點云畸變補償方法,見S.Hong,H.Ko,and J.Kim,“VICP:Velocity updating iterative closest pointalgorithm,”in IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA),Anchorage,Alaska,May 2010。這種方法在對于去除點云畸變有一定的效果,但是當掃描速率太低時,運動畸變?nèi)匀粫謬乐亍?/p>

Bosse和Zlot等人于2012年提出了一種基于單線激光雷達和IMU的三維建圖方法,見R.Zlot and M.Bosse,“Efficient large-scale 3D mobile mapping and surfacereconstruction of an underground mine,”in The 7th International Conference onField and Service Robots,Matsushima,Japan,July 2012。該方法將單線激光雷達通過一個彈簧和手柄相連,利用彈簧的擺動來實現(xiàn)對三維環(huán)境信息的感知,同時利用IMU的位姿測量信息來注冊點云,并使用批優(yōu)化的方法來處理點云以修正IMU的漂移。該方法不足之處需要耗時較長的批優(yōu)化方法來建立精確的地圖,不適用與對于實時性要求較高的應用場合。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有三維激光建圖方法傳感器價格昂貴、低掃描速率下運動畸變嚴重以及建圖實時性差的缺點,提出了一種基于旋轉(zhuǎn)單線激光雷達和LM最優(yōu)化方法的能夠?qū)θS環(huán)境進行實時感知與重建方法。

針對上述問題,本發(fā)明采用的一個技術方案是:

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