[發明專利]基于點云的SLAM移動機器人機場道路檢測數據獲取方法

在審

• 申請號: 202011395509.2
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112581524A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 張繼勇;裘健鋆
• 申請（專利權）人: 浙江漢德瑞智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06K9/62;G06K9/46;G01S17/89
• 代理公司: 杭州昱呈專利代理事務所(普通合伙) 33303
• 代理人: 雷仕榮

1.基于點云的SLAM移動機器人機場道路檢測數據獲取方法，其特征在于，包括以下步驟：

S10，開啟靜態掃描；

S20，使用SLAM的動態掃描；

S30，通過水平掃描確定掃描位置和掃描角度；

S40，將具有顏色信息的數據融合；

S50，掃描具有功能匹配的注冊點云；

S60，測試與分析；

S70，結果分析。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用SLAM的動態掃描為，基于2D地圖從點A(x，y)的可見區域，沿移動機器人軌跡的每個潛在掃描點分配適合度得分。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過水平掃描確定掃描位置和掃描角度為，采用LiDAR掃描和增量構建的地圖之間執行激光掃描匹配，獲得姿態估計和環境的平面地圖。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過水平掃描確定掃描位置和掃描角度為，根據Hector SLAM數據在構建的2D地圖中找到當前方向上最遠的點；移動機器人將其確定為本地目標位置，當移動到本地目標時，通過使用垂直的LiDAR數據避免障礙。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將具有顏色信息的數據融合為，使用針孔相機模型將來自RGB相機的顏色信息映射到從激光掃描儀獲得的3D點云數據上，獲得融合的點云數據；使用棋盤格圖案進行校準，確定攝像機的固有參數；通過測量攝像機和LiDAR之間的物理位置關系來獲得變換矩陣。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述掃描具有功能匹配的注冊點云為，通過使用隨機樣本共識方法消除通用特征的錯誤匹配，實現幾何一致性；再通過匹配點云數據中的真實公共特征點，以進行初始對齊來估計每次掃描之間的平移和旋轉，從而獲得剛體變換矩陣；3D點云中的點與2D攝像機圖像平面中的特征點之間的關系使用針孔相機模型找到；通過平面匹配算法實現最終對齊。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述測試與分析為，選擇某個機場的全部道面和建筑物周圍的室外環境作為測試平臺，以驗證建議的框架：首先執行高分辨率靜態掃描；完成靜態掃描和RGB映射后，啟動動態掃描過程；水平掃描儀使用Hector SLAM收集水平距離信息，執行定位并構建2D地圖；采用四個垂直掃描儀同時收集3D信息以避免障礙，并以3D方式進行預掃描以感知周圍環境。