[發明專利]一種基于激光雷達的無人系統快速重定位方法和裝置

在審

• 申請號: 202110440727.1
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113140004A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 賴際舟;溫燁貝;呂品;何洪磊;李志敏
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06K9/62;G06F16/29;G06F16/245;G06F16/23;G01S17/06;G01C21/30;G01C21/20
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 張換君

本發明公開一種基于激光雷達的無人系統快速重定位方法和裝置，包括：采集激光雷達點云，獲取每幀點云的特征描述矩陣、特征描述向量以及點云位姿，形成點云存儲單元進行存儲，構建點云特征資源池；基于點云特征資源池通過特征描述匹配實現對查詢點云的快速搜索，從而獲取查詢點云的初始位姿，實現無人系統的全局初始定位。采用本發明的技術方案，通過特征描述矩陣以及特征描述向量實現對查詢點云的快速搜索，實現初始定位。相比傳統算法具有查找效率、可靠性高的優點。

技術領域

本發明屬于自主導航領域，具體涉及一種基于激光雷達的無人系統快速重定位方法和裝置。

背景技術

針對機器人的室內導航問題，當前工程上主流的導航方案為：首先通過多源信息融合算法構建高精度激光點云地圖，隨后將無人設備實時激光雷達數據與構建的先驗地圖匹配從而獲得機體位姿。該過程首先需將機體系與地圖系對齊，實現機體位姿初始化。因此，在機器人應用中，載體的全局初始定位是一個重要的問題。初始定位可以為基于高精度地圖定位的無人系統提供精準的初始位姿，便于點云初始配準的快速收斂。然而當前工業上尚沒有較為成熟的基于激光雷達的無人系統全局初始定位方案，各廠商采取的主要方案為通過固定車房、充電樁等已知位置信息的標志物作為無人系統自主定位的起點。此外還有視覺中基于“詞袋”模型的全局初始位姿識別方案，然而，由于光照變化以及場景短期(如移動物體)或長期(如季節)的變化，視覺的場景識別存在固有的困難。相似的環境可能發生在不同的位置，經常導致感知混淆。

與視覺傳感器相比，激光雷達由于其對感知差異的強不變性可以有效避免該問題。但是激光點云特征豐富性不及視覺，只能依靠結構特征信息進行匹配。在結構特征較為豐富的場景下，可以通過點云粗配準的方法進行機體的初始定位，然而受限于特征配準的收斂性，該方法不適用于位姿差異過大的兩幀點云。

發明內容

針對上述現有技術的缺陷，本發明提供一種基于激光雷達的無人系統快速重定位方法和裝置，通過特征描述矩陣以及特征描述向量實現對查詢點云的快速搜索，實現初始定位。相比傳統算法具有查找效率、可靠性高的優點。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

一種基于激光雷達的無人系統快速重定位方法，包括：

步驟1、采集激光雷達點云，獲取每幀點云的特征描述矩陣、特征描述向量以及點云位姿；將特征描述矩陣，特征描述向量，點云位姿三者組合成點云存儲單元并進行存儲，構建點云特征資源池；

步驟2、基于點云特征資源池通過特征描述匹配實現對查詢點云的快速搜索，從而獲取查詢點云的初始位姿，實現無人系統的全局初始定位。

作為優選，步驟1具體包括：

步驟11、構建特征描述矩陣

根據激光雷達環境探測的結構特征，設點云三維坐標為(p_x,p_y,p_z)，按照下式構建點云特征描述矩陣S_c：

S_c(p_row,p_col)＝maxp_z

其中，p_row表示該點的歸一化深度，p_col表示該點歸一化角度；

步驟12、構建特征描述向量，即

其中，S_row為特征描述向量，為特征矩陣列向量，N_c為特征描述矩陣的列數；

步驟13、在激光雷達數據采集過程中獲取點云位姿；