[发明专利]一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法

权利要求书

1.一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：移动机器人与客户端之间建立实时通信和数据传输；

步骤2：激光传感器和里程计随移动机器人的运动采集外部环境数据并传输至工控机，生成本地数据文件；

步骤3：针对本地数据文件，对其已存储的数据进行预处理，删除匹配度低于阈值的数据帧；

步骤4：根据预先采集的激光和里程计信息进行离线计算，形成机器人所在环境的二维点云地图；

所述步骤1的具体过程为：

步骤1.1：移动机器人与客户端连接于同一个局域网，并基于UDP连接实现实时通信；

步骤1.2：移动机器人上搭载的工控机与解算板通过RS232串口进行通信，工控机与激光传感器通过TCP/IP连接进行数据传输；

所述步骤2的具体过程为：

步骤2.1：激光传感器以一定的频率和角度范围平面扫描外部环境，获取激光传感器所在位置与周边环境间的距离数据，并实时传输至工控机；

步骤2.2：里程计随着机器人的平面运动实时记录机器人的位置和姿态信息，同时传输至工控机；位置信息包括X、Y轴坐标值，姿态信息包括旋转角度值；

步骤2.3：工控机将接收到的激光扫描数据和位置姿态信息存储于本地，生成本地数据文件；

所述步骤3的具体过程为：

步骤3.1：针对本地数据文件，从数据帧首帧开始，采用迭代最近点算法分别匹配相邻两帧数据，并获得相邻两数据帧的匹配度值；

步骤3.2：设定匹配度阈值，删除匹配度低于阈值的数据帧，保留匹配度不低于阈值的数据帧；

步骤3.3：将所保留的数据帧重新输出至本地文件进行存储；

所述步骤4的具体过程为：

步骤4.1：将步骤3.3中存储的本地数据文件中各数据帧以点云图的形式显示；

步骤4.2：选择该本地数据文件中待拼接的数据帧的范围为第p帧至第q帧，其中q-p>＝0；

步骤4.3：采用点云库中迭代最近点算法从第p帧至第q帧数据进行逐帧自动点云匹配和数据融合；待匹配完成后，更新显示匹配后的数据集点云地图，将点云地图以*.map的形式存储于本地文件；

基于所述步骤4.3已创建的点云地图进行路径规划和机器人手动控制，具体步骤为：

步骤5.1：客户端加载*.map点云地图，并显示该地图文件所表示的点云；

步骤5.2：通过UDP连接，客户端从移动机器人实时获取里程计记录的机器人位置和姿态信息，并实时模拟显示移动机器人在地图的相应位置；

步骤5.3：通过客户端进行地图路径规划，添加直线路径和曲线路径，其中曲线形式为三次贝塞尔曲线；

步骤5.4：通过客户端添加停靠点，选择已绘制的直线路径，并在此路径上添加点作为移动机器人导航时的停靠点；

步骤5.5：通过客户端传输运动控制命令至移动机器人上的工控机，实现机器人前后左右手动移动控制、原地旋转控制以及运动速度设置；

步骤5.6：将路径的起始点、长度、方向以及贝塞尔曲线的控制点信息存储至数据库中，同时也将停靠点坐标信息等存储至数据库中；

所述步骤5.4中，客户端接收到用户所选的点P(x₀,y₀)后，计算该点到各直线路径的距离值，取最小距离值，若该距离值d₁小于一定的阈值β₁，则将该距离值对应的直线路径作为所选路径；点到直线的距离计算公式如下：

其中，公式中的直线路径的方程为Ax+By+C＝0；

选定路径后，进行添加停靠点的操作，客户端接收到用户所选的停靠点Q(x₁,y₁)后，通过上述距离公式计算Q点到所选路径的距离d₂，若d₂小于一定的阈值β₂，则将Q点作为停靠点；

所述的数据库中创建有路径信息数据表和停靠点信息数据表，路径信息数据表中包含路径起止点、直线路径长度、直线路径方向、曲线路径控制点信息；停靠点信息数据表中包含停靠点坐标、所停靠的路径信息。