[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于歐式聚類(lèi)的多平面提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011078122.4
• 申請(qǐng)日: 2020-10-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112184736B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張雪波;劉皓月;宋銳;方勇純
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南開(kāi)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/11
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/11;G06T7/136;G06T15/00;G06V10/762;G06F30/27;G01C15/00;G01C21/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專(zhuān)利代理事務(wù)所 12201
• 代理人: 劉子文

本發(fā)明公開(kāi)一種基于歐式聚類(lèi)的多平面提取方法，可以適用于多種野外復(fù)雜環(huán)境。首先，針對(duì)樹(shù)冠、隧道、礦洞等一類(lèi)具有懸掛物的環(huán)境，提出基于歐式聚類(lèi)的混合高度圖方法。通過(guò)將映射到二維柵格中三維點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)，并利用混合高度圖法區(qū)分地面點(diǎn)和懸掛物點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)地面上方障礙物的準(zhǔn)確檢測(cè)和下方對(duì)應(yīng)可通行區(qū)域的正確提取。除此之外，針對(duì)野外崎嶇環(huán)境，本發(fā)明還提出了基于隨機(jī)采樣一致性的多平面提取方法。通過(guò)在gazebo虛擬仿真環(huán)境和真實(shí)校園環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明方法與已有算法相比在點(diǎn)云分割的精度和效率方面均有明顯提高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于點(diǎn)云分割和移動(dòng)機(jī)器人可通行域提取的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于歐式聚類(lèi)的多平面提取方法。

背景技術(shù)

目前自主移動(dòng)機(jī)器人[1]被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中，其相關(guān)技術(shù)也成為研究熱點(diǎn)。其中，環(huán)境感知技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵。戶(hù)外機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域包括無(wú)人駕駛汽車(chē)、勘測(cè)機(jī)器人、救援機(jī)器人等[2-4]，而正確的檢測(cè)出周?chē)h(huán)境中的障礙物，識(shí)別出機(jī)器人能夠安全穿越的區(qū)域是此類(lèi)機(jī)器人的一項(xiàng)最基本的要求。由于戶(hù)外非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的地形變化較大、障礙物形狀不規(guī)則等原因，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主導(dǎo)航[5]具有復(fù)雜性。除了檢測(cè)樹(shù)木、石塊、陡坡等常規(guī)障礙物以避免與它們碰撞外，陷坑、洞穴等更是增加了檢測(cè)難度。這些都使得可通行區(qū)域的檢測(cè)成為機(jī)器人導(dǎo)航的首要任務(wù)[2,6]。

戶(hù)外環(huán)境的非結(jié)構(gòu)化特性要求機(jī)器人在三維空間中感知周?chē)h(huán)境。近年來(lái)，多線三維激光掃描儀(如Velodyne)因其在獲取距離數(shù)據(jù)方面的高速性和準(zhǔn)確性而得到了廣泛的應(yīng)用。由于三維(three-dimensional，3D)距離掃描每幀返回的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量龐大，而占用網(wǎng)格法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速壓縮和高效處理，因此該方法成為最常用的一種環(huán)境表示的方法。占用網(wǎng)格[7-9]是一種2.5D表示方法，它通過(guò)將三維點(diǎn)云映射到固定在地面上的二維網(wǎng)格來(lái)實(shí)現(xiàn)。Thrun等人提出了一種基于網(wǎng)格的方法[10]，它根據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)點(diǎn)云高度之間的最大絕對(duì)差將網(wǎng)格單元?jiǎng)澐譃榈孛鎲卧头堑孛鎲卧?。?007年美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局城市挑戰(zhàn)賽中，為了分割點(diǎn)云和探測(cè)賽道上的其他車(chē)輛，許多團(tuán)隊(duì)都采用了這種方法，取得了巨大的成功。雖然這種表示方法的計(jì)算效率比較高，但仍存在如下一些問(wèn)題。首先，受柵格大小影響，該方法容易出現(xiàn)欠分割，即障礙物與附近的地面一起被視為不可通行區(qū)域。其次，由于將三維點(diǎn)云映射到2.5D網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中，引入了降維技術(shù)，而并沒(méi)有建模任意兩點(diǎn)之間的自由垂直空間，造成該方法并不能識(shí)別懸掛障礙物。例如，樹(shù)頂和樹(shù)下的地面由于在同一柵格中而將被視為不可通行的物體，這給點(diǎn)云分割帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。針對(duì)懸掛物的處理，文[11]提出了一種擴(kuò)展高度圖的方法。除此之外，由P.Pfaff等人提出的多尺度高度圖[12]是用于處理懸掛和垂直結(jié)構(gòu)的高度圖的一種變種，它由兩維柵格組成，每一個(gè)柵格包含一系列平面塊。但是該方法由于保存的數(shù)據(jù)較多，處理的效率并不高。

除了上述基于柵格的方法，對(duì)地面和障礙物點(diǎn)的分割還包括基于模型的方法[13-16]。Himmelsbach等人[17，18]將三維點(diǎn)云映射到極坐標(biāo)柵格地圖中，并從中選取高度最低的點(diǎn)作為候選地面點(diǎn)。利用候選點(diǎn)的分布在柱坐標(biāo)系中進(jìn)行直線擬合，其中滿足一定坡度閾值的直線段上的點(diǎn)被認(rèn)為是地面點(diǎn)。Douillard等人[19]將64線激光掃描儀數(shù)據(jù)投影到柵格地圖中，采用二維高斯過(guò)程回歸算法直接對(duì)整個(gè)地圖進(jìn)行地面擬合和障礙物的提取，該算法可以用于描述起伏路面，但是由于該算法計(jì)算比較復(fù)雜，只能獲得近似實(shí)時(shí)的效果。Chen等人[20]使用非平穩(wěn)協(xié)方差函數(shù)確定適應(yīng)地形起伏的地面點(diǎn)，使其對(duì)粗糙環(huán)境具有魯棒性。然而，在檢測(cè)較小的障礙物時(shí)會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的分類(lèi)結(jié)果，例如，將臺(tái)階視為可通行地面而將上坡路視為障礙物。除此之外，多個(gè)文獻(xiàn)[21，22]中都用到了RANSAC的方法來(lái)提取平面，但該方法仍然欠缺處理懸掛物體的能力。文[23]由多個(gè)不相交平面區(qū)域擬合不完全平面的地面。該方法在實(shí)時(shí)計(jì)算復(fù)雜度較高的RANSAC方案下可以近似地找到最優(yōu)的區(qū)域劃分和平面假設(shè)。