[发明专利]一种移动机器人运动中三维激光测距数据动态补偿方法

说明书

技术领域

本发明涉及移动机器人自主环境感知技术领域，主要用于移动机器人在未知动态环境实时定位以及场景重构，特别涉及到对移动机器人在运动过程中通过三维激光测距传感器获取的测距数据的动态补偿方法。本发明以移动机器人为运动载体，以三维激光测距平台及里程计为测量装置，以车载计算机为数据收集及处理平台，对运动中移动机器人获取的三维激光测距数据进行动态补偿。

背景技术

激光传感器是移动机器人领域最重要的感知设备之一，具有测量精度高、受环境干扰小等优点，但随着移动机器人技术的不断发展，基于单点或二维平面的测量方式已经无法满足移动机器人的应用需求，如何获取精确的三维激光测距数据成为该领域的一个研究热点。

目前，获取三维激光测距数据的方法主要分为三种。一种方法是通过对激光点列进行高速旋转获取三维激光数据，其优点是可以保证三维数据的实时获取，缺点是数据稀疏，垂直方向的视角有限。文献(Yu Y,Gao Z,Zhu B,et al.Recognition and Classification of Vehicle Target Using the Vehicle-Mounted Velodyne LIDAR[R].SAE Technical Paper,2014.；Huang P S,Hong W B,Chien H J,et al.Extrinsic calibration of a multi-beam LiDAR system with improved intrinsic laser parameters using v-shaped planes and infrared images[C]//IVMSP Workshop,2013IEEE 11th.IEEE,2013:1-4.)中所使用的是Velodyne HDL-64E型三维激光测距传感器，该设备能在水平方向以最快15Hz的频率进行高速旋转，在垂直方向上每个激光点列仅由64个激光点组成，使得获取的三维激光数据比较稀疏，无法满足场景重构、环境理解等应用需求，因此在使用时需要通过机器人位姿信息对多组三维激光数据进行整合。

第二种获取三维数据的方法利用旋转平台给高精度二维激光增加一维旋转，这种方法虽然可以保证测量系统的可视范围和数据密度，但是受二维激光本身特性的限制，旋转云台的转速不能太快，从而导致三维激光数据采集速度较慢。文献(Hao Men,Biruk Gebre,Kishore Pochiraju.Color Point Cloud Registration with 4D ICP Algorithm[C].Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation,Shanghai,China,2011,1511-1516.；Jorge L.Martínez,Antonio J.Reina,Anthony Ma ndow,Jesús Morales.3D registratin of laser range scenes by coincidence of course binary cubes[J].Machine Vision and Applications,2012,23:857-867.)使用二维SICK激光传感器配合横向或纵向旋转云台定点采集三维激光数据，再依靠惯导系统、GPS定位系统或匹配算法对多个定点三维激光数据进行融合，从而获得完整的环境信息。这种定点式的扫描方法破坏了机器人运动的连贯性，且由于云台旋转需要一定的时间，降低了机器人的工作效率。