[发明专利]基于多算法融合的自适应贴边作业方法及机器人

权利要求书

1.一种基于多算法融合的自适应贴边作业方法，其特征在于，包括步骤：

分别获取机器人前、后两个单线激光雷达扫描所得的点云ξ_i；

基于路沿侧边几何特征和栅格原理分别对两个单线激光雷达扫描所得的点云ξ_i进行处理提取路沿信息，使每个单线激光雷达均返回两组路沿距离检测值；

根据前、后单线激光雷达的两组路沿距离检测值的平均值分别获得前、后单线激光雷达的最终路沿距离检测值d1和d2；

根据前、后单线激光雷达的最终路沿距离检测值向整车控制器发送指令，使机器人按设定的贴边距离和整车速度进行贴边运动。

2.根据权利要求1所述的基于多算法融合的自适应贴边作业方法，其特征在于，基于路沿侧边几何特征对两个单线激光雷达扫描所得的点云ξ_i进行处理提取路沿信息，使每个单线激光雷达均返回两组路沿距离检测值，具体包括步骤：

对点云ξ_i 进行二阶差分运算，得到集合A；

在集合A中，将ξ_i0的点云数据标记位置1，并删除ξ_i＝0的点，得到集合A1；

将集合A1中的点云进行DBSCAN聚类，得到若干聚类集合φ_i；

利用路沿侧边点云的几何特征从聚类集合φ _i 中找出路沿侧边点云聚类，并根据所述路沿侧边点云聚类中第一个点云ξ₁获得当前帧路沿检测结果。

3.根据权利要求2所述的基于多算法融合的自适应贴边作业方法，其特征在于，利用路沿侧边点云的几何特征从聚类集合φ _i 中找出路沿侧边点云聚类，并根据所述路沿侧边点云聚类中第一个点云ξ₁获得当前帧路沿检测结果，具体包括步骤：

将每个聚类集合φ_i中的点云ξ_i分解到对应的XY平面，得到针对每一个点云ξ_i的X、Y分量分别为ξ_i_X、ξ_i_Y，其中，XY平面与对应单线激光雷达的扫描面共面，且以对应单线激光雷达中心为原点，Y轴向上垂直地面，X轴指向路沿方向；

针对每一个聚类集合φ_i，判断其中的点云是否满足(ξ_i_Y–ξ_i-1_Yδ) (ξ_max_Y–ξ_min_Yσ)(ξ_max_X-ξ_min_Xλ)(ξ_im)，其中，ξ_max_Y为聚类集合φ_i点云的最大Y分量，ξ_min_Y为聚类集合φ_i中点云的最小Y分量，ξ_max_X为聚类集合φ_i中点云的最大X分量，ξ_min_X为聚类集合φ_i中点云的最小X分量，δ、σ、λ、m均为设定阈值；

若满足，则将该路沿侧边点云聚类中的第一个点云ξ₁的X分量ξ₁_X作为当前帧路沿距离检测值ε₁。