[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

说明书

本发明公开了一种基于激光数据的移动机器人二维点云地图创建方法。该方法包括以下步骤：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。本发明数据采集操作简单，且无需预先了解环境结构空间，也无需额外铺设地标，成本低廉、地图创建速度快精度高，可实现移动机器人在未知环境下地图的多次创建和快速更新。

技术领域

本发明属于智能机器人导航领域，特别地涉及一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法。

背景技术

地图创建是移动机器人相关技术中的一个基本而且十分重要的问题，在移动机器人导航定位和全局路径规划等相关领域有着广泛的应用。为了实现移动机器人的自主导航，必须通过自定位来获取机器人在环境中的准确位姿。根据先验地图进行的移动机器人定位和导航技术得到了广泛的研究，并取得了很好的应用效果。但是实际环境往往是未知的，不能提供诸如环境大小、形状、障碍物位置等先验信息，而且实际环境中也往往不存在路标、灯塔等人为设定的标志物，这给移动机器人的自主导航带来了很大的问题。所以，在未知环境中，如何通过传感器提取出环境和障碍物信息，并快速地创建环境地图是移动机器人自定位、导航和路径规划问题解决的关键。

近年来，由于导航定位以及路径规划等技术的迫切需要，关于移动机器人基于激光扫描数据而进行地图创建的研究发展迅速。匹配是基于激光测距仪环境地图创建的一种核心方法。匹配就是利用两组激光数据点集并根据两组点集间相关数据的配准来估计两组点集的位姿变化，使得两组激光数据点集能够最大程度的重合，从而完成机器人环境地图的创建。国际上有许多学者进行了大量的研究，提出了大量的数据点集匹配方法。总体上分为两类：一是采用经过高精度标定的仪器来获取不同视点的数据以及它们之间的变换关系进行数据间的配准计算法。但是由于受到条件的限制，很难得到这些数据采集位置信息，因此应用范围并不广泛。二是在没有任何控制之下，基于数据点集信息对相邻数据点集的配准。由于这种方法应用范围广泛，得到了大量的研究应用。

基于激光数据点集匹配算法大致可分为非迭代匹配算法和迭代匹配算法。

直方图匹配算法是典型的非迭代匹配算法，该算法利用角度直方图和位移直方图进行匹配，其最大优点是容易实现，匹配速度快，但是由于与直方图的分辨率有关，直方图的匹配精度十分有限。迭代最近点(iterative closest point)算法是一种典型的迭代匹配算法。该算法是一种通过在迭代过程中不断降低配准误差来获取采样点相对位置变换的扫描匹配方法。总体而言，非迭代匹配算法的匹配速度较快但是匹配精度不高，结合基于激光扫描数据进行地图创建的要求，迭代匹配算法更适用于移动机器人导航系统。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术中存在的问题，并提供一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法。本发明所采用的具体技术方案如下:

一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法，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。

作为优选，基于步骤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；