[发明专利]坡度提取方法及装置

说明书

本申请提供的一种坡度提取方法，包括：获取激光雷达打在斜坡上的点云；根据激光雷达坐标系和INS坐标系的位置关系，以及所述INS坐标系和INS水平坐标系的变换关系，将所述点云变换到所述INS水平坐标系中；将所述INS水平坐标系中的点云投影到二维栅格地图中，以及将所述点云的高度值作为栅格的值，生成二维高度栅格地图；根据预设条件，在所述二维高度栅格地图中选择感兴趣矩形区域，根据所述感兴趣矩形区域中所述栅格的值计算所述感兴趣矩形区域的坡度。通过高精度的激光雷达和惯性导航系统，准确提取激光斜坡数据，在根据斜坡数据建立二维栅格高度地图后，通过迭代和优化后提取出准确的坡度。本申请同时还提供一种坡度提取装置。

技术领域

本发明涉及一种环境提取方法，尤其涉及一种坡度提取方法，本申请还涉及一种坡度提取装置。

背景技术

随着社会的不断发展，安全、高效、健康、绿色的矿山作业逐渐受到越来越多的关注，智慧矿山的概念被提出。智慧矿山已经成为矿山发展的重要方向，在露天矿山中，矿车行驶的道路往往是修建在高低坡上，坡度变化范围大，无人驾驶矿车在这种矿道上行驶，非常具有挑战性。

矿车拉出的矿石，通常来说具有很大的质量和惯性，在一个下坡的矿道上行驶，如果不能准确识别坡度的大小，就无法合理规划矿车的行驶速度，容易造成因速度过大而产生威胁，或者在无人驾驶矿车超速过程中进行急刹车，导致矿石物料等外撒。无人驾驶矿车在一个上坡的矿道上行驶，如果对坡度的提取有误，则容易导致矿车在坡度的影响下产生溜车的后果，可能造成身命财产的损失。

在现有的技术中，解决上述技术问题通常有四类方法：

第一类方法是，基于惯性导航系统(INS)，直接从车载的高精度惯性导航系统读取车辆的俯仰角度。或者，基于全球定位系统(GPS)的单天线计算水平和竖直方向的速度比，亦或基于全球定位系统的双天线提取信号的低频部分作为道路的坡度。这类方法是基于车辆本身状态对道路坡度的推断，因此设备的安装误差会导致检查精度的降低，并且由于矿山道路坡度大且不平整，矿车在行驶过程中的俯仰和弹跳运动也会导致检测进度降低，且这类方法无法检测未知环境的道路坡度。

第二类方法是，基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法，提取周围环境的线、面等特征，然后利用帧间匹配算法或地图匹配算法等构建精确的三维环境地图，提取精确的道路坡度信息。这类方法需要检测环境中具有突出的物体提供明显的点、线、面特征、而露天矿山中难以提供，因此该算法在露天矿山中的测试效果不理想，难以准确提取坡度。

第三类方法是，基于卡尔曼滤波器或者隆伯格观测器等，通过分析车辆的受外力情况建立车辆模型，进而利用动力学的方法估计道路的坡度提取坡度，但是这类方法需要知道自身位置，无法提取未知环境中的道路坡度。

第四类方法是，通过激光雷达提取打在斜坡上的点云，然后使用PROSAC(Progressive Sample Consensus)、RANSAC(Random Sample Consensus)等平面拟合的方法得到斜坡坡面方程，进而获得斜坡坡度。但是这种方法依靠安装在车辆上的激光雷达，因此提取的坡度是基于车辆的坐标系的坡度，不能提取道路基于水平面的真实坡度。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请公开一种坡度提取方法，规避车辆俯仰运动产生的误差，并且提高坡度的提取精度，本申请还提供一种坡度提取装置。

本申请提供的一种坡度提取方法，包括：

获取激光雷达打在斜坡上的点云；

根据激光雷达坐标系和INS坐标系的位置关系，以及所述INS坐标系和INS水平坐标系的变换关系，将所述点云变换到所述INS水平坐标系中；

将所述INS水平坐标系中的点云投影到二维栅格地图中，以及将所述点云的高度值作为栅格的值，生成二维高度栅格地图；