[發(fā)明專利]一種基于激光雷達(dá)的室內(nèi)相對(duì)定位方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010876496.4
• 申請(qǐng)日: 2020-08-25
• 公開（公告）號(hào): CN112099039A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周軍;桑豪;程承;盧青
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S17/42
• 分類號(hào): G01S17/42;G01S17/88;G01S7/48;G01C21/20;G06F17/11;G06F30/20
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

本發(fā)明涉及一種基于激光雷達(dá)的室內(nèi)相對(duì)定位方法，將隨機(jī)采樣一致性算法應(yīng)用于室內(nèi)相對(duì)定位。通過將經(jīng)典的隨機(jī)采樣一致性算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的隨機(jī)采樣一致性算法去處理室內(nèi)多線激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從多線激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中擬合得到室內(nèi)環(huán)境的墻面方程，進(jìn)而解算出雷達(dá)相對(duì)于室內(nèi)的位置。通過地面靜態(tài)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，基于隨機(jī)采樣一致性的室內(nèi)相對(duì)定位方法定位精度可以達(dá)到2cm，符合預(yù)期指標(biāo)要求(0.1m)。方法解決了室內(nèi)定位的干擾性強(qiáng)的問題，能夠應(yīng)對(duì)室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境，且對(duì)室內(nèi)環(huán)境變化敏感性小，通過合理選擇參數(shù)，能夠提高定位效率，適合于應(yīng)用于無人機(jī)的室內(nèi)定位工程中。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于室內(nèi)相對(duì)定位的方法，涉及一種基于激光雷達(dá)的室內(nèi)相對(duì)定位方法，涉及用多線激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)室內(nèi)相對(duì)定位的方法。

背景技術(shù)

近年來，無人機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速，應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，飛行空間也逐漸擴(kuò)展到室內(nèi)，應(yīng)用于室內(nèi)拍攝、環(huán)境建模、室內(nèi)偵察等領(lǐng)域。而無人機(jī)的室內(nèi)相對(duì)定位是無人機(jī)技術(shù)的非常重要的環(huán)節(jié)。室內(nèi)相對(duì)定位，即是在室內(nèi)環(huán)境下，獲得無人機(jī)相對(duì)于室內(nèi)環(huán)境的位置信息。

雖然基于GPS定位的導(dǎo)航系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于無人機(jī)的定位，但是在室內(nèi)環(huán)境下，GPS信號(hào)易被干擾和屏蔽而無法使用。因此如何實(shí)現(xiàn)無人機(jī)室內(nèi)相對(duì)定位，是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的問題。目前，主要采用聲波信號(hào)、電磁信號(hào)、視覺信息以及慣性測(cè)量單元(IMU) 測(cè)量等多種類型傳感器測(cè)量來實(shí)現(xiàn)無人機(jī)室內(nèi)相對(duì)定位，其中，基于聲波信號(hào)主要通過聲吶傳感器，通過超聲波測(cè)量與目標(biāo)之間的距離信息。基于電磁信號(hào)的室內(nèi)相對(duì)定位需要采集足夠密度的詳細(xì)信號(hào)的磁場(chǎng)數(shù)據(jù)并上傳到服務(wù)器，通過磁場(chǎng)信號(hào)的對(duì)比來獲得位置信息。聲波信號(hào)和電磁信號(hào)均存在易被干擾、精度低的問題。基于視覺信息的室內(nèi)相對(duì)定位主要通過相機(jī)采集視覺信號(hào)，通過圖像匹配、特征提取等方式實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位，其主要缺點(diǎn)是圖像信息數(shù)據(jù)量很大，且無法在昏暗條件下使用。而基于慣性測(cè)量單元的定位主要通過數(shù)字平臺(tái)對(duì)陀螺儀和加速度計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行解算，從而獲得位置信息，它最大的問題是存在誤差的積累，無法單獨(dú)使用。文獻(xiàn)《Somani A,Chung S, Celik K.Mono-vision corner SLAM for indoornavigation[J].IEEE International Conference on Electro/inform...,2008:343-348.》中，美國愛荷華州立大學(xué)的Celik等人使用單目相機(jī)作為主要傳感器，提出一種MVCSLAM算法，通過跟蹤地面上的角點(diǎn)特征信息，實(shí)現(xiàn)相對(duì)定位。但是該方法適應(yīng)性差，要求室內(nèi)有明顯的角點(diǎn)，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境，如當(dāng)角點(diǎn)被家具或人的走動(dòng)所遮擋時(shí)，該方法則顯得無能為力。

激光雷達(dá)是一種通過發(fā)射激光束，接收反射信號(hào)，來感知周圍環(huán)境的傳感器，它能獲取激光掃描點(diǎn)的三維坐標(biāo)和反射強(qiáng)度信息，主要應(yīng)用在無人駕駛領(lǐng)域。隨著無人駕駛的發(fā)展，激光雷達(dá)發(fā)展迅速，它精度高、抗干擾、體積小，相比相機(jī)的數(shù)據(jù)量小，且能在昏暗條件下使用。這些優(yōu)點(diǎn)使激光雷達(dá)更加適合無人機(jī)的室內(nèi)相對(duì)定位。

發(fā)明內(nèi)容

要解決的技術(shù)問題

為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種基于激光雷達(dá)的室內(nèi)相對(duì)定位方法，克服現(xiàn)有室內(nèi)相對(duì)定位方法的不足。本發(fā)明應(yīng)用到了隨機(jī)采樣一致性算法，基于隨機(jī)采樣一致性算法提取出室內(nèi)環(huán)境的墻面邊界，并得到墻面邊界模型的平面方程，從而進(jìn)一步得出激光雷達(dá)相對(duì)室內(nèi)環(huán)境的位置信息。

技術(shù)方案

一種基于激光雷達(dá)的室內(nèi)相對(duì)定位方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：在方形室內(nèi)環(huán)境下，記相鄰兩面墻分別為A、B，將激光雷達(dá)隨機(jī)放置于室內(nèi)某點(diǎn)，通電后打開激光雷達(dá)，采集得到多幀包含三維坐標(biāo)信息和反射回波強(qiáng)度的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

步驟2：基于隨機(jī)采樣一致性算法，對(duì)每一幀激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行第一次擬合處理，得到每幀擬合墻面A的平面方程，進(jìn)而得到激光雷達(dá)到墻面A的距離；處理過程為：