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[發(fā)明專利]考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態(tài)障礙物檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110601426.2 申請日: 2021-05-31
公開(公告)號: CN113345008B 公開(公告)日: 2022-05-24
發(fā)明(設計)人: 秦曉輝;蘆濤;邊有鋼;徐彪;謝國濤;秦兆博;胡滿江;王曉偉;秦洪懋;丁榮軍 申請(專利權(quán))人: 湖南大學
主分類號: G06T7/70 分類號: G06T7/70;G06T7/66;B25J9/16
代理公司: 北京匯智勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11346 代理人: 石輝;趙立軍
地址: 410082 湖*** 國省代碼: 湖南;43
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 考慮 輪式 機器人 估計 激光雷達 動態(tài) 障礙物 檢測 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態(tài)障礙物檢測方法,其特征在于,包括:

步驟1,通過激光點云數(shù)據(jù)的幾何特性,提取符合預設曲率特征的點云作為特征點,建立同一特征點在兩幀相鄰時刻點云數(shù)據(jù)中的匹配關(guān)系,并構(gòu)建代價函數(shù),以輪式機器人位姿為變量構(gòu)造ICP問題,獲得輪式機器人位姿信息;

步驟2,根據(jù)步驟1獲得的輪式機器人的位姿信息,檢測候選動態(tài)障礙物;

步驟3,根據(jù)步驟2檢測得到的候選動態(tài)障礙物,估計動態(tài)障礙物狀態(tài);

步驟1中,構(gòu)建代價函數(shù),以輪式機器人位姿為變量構(gòu)造ICP問題,獲得輪式機器人位姿信息的方法具體包括:

步驟b1,考慮其水平方向平移及偏航方向旋轉(zhuǎn)對應的二維變換矩陣根據(jù)對應點云的距離關(guān)系,建立代價函數(shù),將位姿解算問題轉(zhuǎn)化成一個非線性最小二乘的求解問題,如下式(5):

其中,表示最優(yōu)變換矩陣估計值,表示Pk中第p個特征點在雷達坐標系中去除z軸維度后的坐標,q表示特征點的數(shù)量,為在Pk-1中的去除z軸維度后的齊次坐標,表示在Pk中的去除z軸維度后的齊次坐標;

步驟b2,定義第k幀特征點的質(zhì)心在雷達坐標系中去除z軸維度后的坐標以及第k-1幀特征點的質(zhì)心在雷達坐標系中去除z軸維度后的坐標

步驟b3,將去質(zhì)心坐標定義為將上述問題(5)解耦,轉(zhuǎn)化為式(6)表示的問題:

式中,表示最優(yōu)的輪式機器人偏航方向旋轉(zhuǎn)矩陣估計值,表示單次迭代的旋轉(zhuǎn)矩陣,表示最優(yōu)的水平方向平移估計值;

步驟b4,通過SVD分解求出上述問題(6)中最優(yōu)定義矩陣W為式(7):

W為一個2×2矩陣,對其進行SVD分解,可得式(8):

W=UΣVT (8)

其中,Σ為奇異值對角矩陣,U和V為正交矩陣;

當W滿秩時,表示為式(9):

若計算得到的行列式為負,則取為當前迭代最優(yōu)值;

步驟b5,按照得到輪式機器人在x方向和y方向上的平移量。

2.如權(quán)利要求1所述的考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態(tài)障礙物檢測方法,其特征在于,步驟1中,所述提取符合預設曲率特征的點云作為特征點的方法具體包括:

步驟a1,對點云數(shù)據(jù)進行體素濾波;

步驟b1,利用下式(1)計算點云數(shù)據(jù)中各點云的曲率值r,并按照曲率值r的大小排序,曲率值最大的點云定義為特征角點,曲率值最小的點云定義為特征平面點:

式中,X(k,i)表示第k幀點云數(shù)據(jù)Pk中的第i個點云在雷達坐標系中的坐標,X(k,j)表示Pk中的第j個點云在雷達坐標系中的坐標,S表示X(k,i)的鄰域。

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