[發明專利]考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態障礙物檢測方法

有效

• 申請號: 202110601426.2
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113345008B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（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）人: 湖南大學
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06T7/66;B25J9/16
• 代理公司: 北京匯智勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11346
• 代理人: 石輝;趙立軍

本發明公開了一種考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態障礙物檢測方法，該方法包括：步驟1，通過激光點云數據的幾何特性，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據中的匹配關系，并構建代價函數，以輪式機器人位姿為變量構造ICP問題，獲得輪式機器人位姿信息；步驟2，檢測候選動態障礙物；步驟3，估計動態障礙物狀態。本發明不需要結合多傳感器，在使用單一傳感器的前提下進行動態障礙物檢測目的，使系統更加高效，而且安全性更高。

技術領域

本發明涉及激光雷達障礙物檢測技術領域，特別是關于一種考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態障礙物檢測方法。

背景技術

現如今，在人工智能高速發展的推動下，機器人技術正從傳統工業制造向教育娛樂、醫療服務和勘探勘測方向迅速擴展，甚至也影響著自動駕駛等交叉領域。這些科技應用不斷進步使得人們生活越發便捷。在眾多驅動方式不同的機器人中，輪式機器人(WMR)由于其機械結構成熟，被廣泛應用在了各行各業，例如物流機器人、倉儲機器人和掃地機器人等。其中，智能機器人系統便為其核心組成部分，具有重要的研究意義。

智能機器人系統主要由三大技術部分組成，即環境感知、決策規劃和運動控制，是一種綜合性的智能控制系統。為保證安全，完成作業任務，機器人的避障功能必不可少，如掃地機器人智能避障功能和自動駕駛汽車主動防撞技術等，而這些需求都離不開障礙物檢測這一關鍵技術。

障礙物檢測技術通常基于視覺傳感器或激光傳感器所開展，但由于單目相機在尺度上的模糊性以及雙目相機在深度估計方面的范圍局限性，不適用于機器人的實時避撞過程。而激光雷達由于測量精度高、測距范圍廣的特性常被作為主要感知傳感器，應用到移動機器人及無人駕駛汽車上。

隨著機器人應用場景的復雜性不斷提升，在機器人運動過程中不僅需要對障礙物進行準確檢測，同時也需要對障礙物的運動狀態做進一步預測，根據障礙物的預測軌跡，從而使機器人在路徑規劃過程中更新安全路線以避免碰撞。根據運動狀態不同，可將障礙物分成兩類，一是靜態障礙物，如建筑物和綠化帶等，機器人與靜態障礙物的相對速度來源于機器人自身運動；而機器人與動態障礙物的相對速度不僅取決于自身速度，還取決于動態障礙物的運動狀態。如何最大限度地估計障礙物狀態，以實現最高效安全的避障，仍是一個待研究的課題。現有方案主要有兩種：一是結合深度學習技術，在提取出環境語義信息的基礎上，判斷障礙物是否為可能運動的物體，如行人、車輛，從而進行避障優先級決策。但其無法在不知曉機器人自身運動狀態前提下僅利用單幀信息估計出障礙物運動狀態，此外，深度學習技術強依賴于其訓練數據庫，需要并行計算加速，硬件成本高，環境適應性低，并非是障礙物檢測技術落地的首要之選。二是將多源傳感器信息結合，如激光雷達結合輪式編碼器或慣性導航單元在推算出機器人自身運動狀態的同時，對障礙物進行有效跟蹤，從而進行避障規劃。

為降低系統硬件拓撲復雜度，提高系統可靠性，通常希望復用少量傳感器實現多目標功能。目前基于單一傳感器的動態障礙物識別方法仍不成熟，相關理論仍有待進一步完善。

發明內容

本發明的目的在于提供一種考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態障礙物檢測方法來克服或至少減輕現有技術的上述缺陷中的至少一個。

為實現上述目的，本發明提供一種考慮輪式機器人位姿估計的激光雷達動態障礙物檢測方法，該方法包括：

步驟1，通過激光點云數據的幾何特性，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據中的匹配關系，并構建代價函數，以輪式機器人位姿為變量構造ICP問題，獲得輪式機器人位姿信息；

步驟2，根據步驟1獲得的輪式機器人的位姿信息，檢測候選動態障礙物；

步驟3，根據步驟2檢測得到的候選動態障礙物，估計動態障礙物狀態。

進一步地，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：