[发明专利]一种基于激光雷达的楼梯参数自主检测方法

说明书

本发明针对通过激光雷达对典型环境特征识别问题，提出了一种基于激光雷达的楼梯参数自主检测方法。本发明对室内环境三维点云中的楼梯点云对象进行了分析，针对其结构参数的多样性与三维激光点云获取时误差的随机性，提出了一种基于墙面检测及楼梯立面包装盒算法实现楼梯参数的测量。此外，本发明设计处理模型具有流程少，运算量小的特点，可以在工控机上达到实时检测的效果。

技术领域

本发明属于基于激光雷达识别典型环境特征领域，用于智能机器人对环境中的各种楼梯特征进行实时检测。

背景技术

随着信息化的普及与科技的发展，无人系统及智能机器人技术日趋成熟。在智能机器人领域，常用三维激光雷达来获取周围环境中的精确位置信息，具有分辨率高，抗干扰能力强，不受光线影响，便于集成等优点，所以基于激光雷达进行智能机器人周围环境典型特征检测对智能机器人技术的发展与完备具有积极意义。

在智能机器人失去了与人工配合的情况下，智能机器人面临的首要问题就是对于环境特征的辨识与定位。机器人对于环境的有效理解对于提升机器人的智能性具有重要作用，场景中典型的环境特征可以极大的提高机器人定位的精度与效率，也可以方便机器人提前制定对应特殊环境特征的策略，因而对于环境典型特征的识别显得尤为重要。

对于环境的特征识别具有相当长的研究历史，其中对于典型环境特征楼梯的识别如文献(Bansal M,Matei B,Southall B,et al.A LIDAR streaming architecture formobile robotics with application to 3D structure characterization[C]//IEEEInternational Conference on RoboticsAutomation.IEEE,2011.)Mayank Bansal等人基于三维激光构建的环境点云，在三维空间中使用模版匹配的算法实现楼梯识别，该方法对于先验目标的测定较为精准，但是相关设定参数过多，具有较大局限性。文献(Theeravithayangkura C,Takubo T,Mae Y,et al.Stair recognition with laserrange scanning by limb mechanism robot“ASTERISK”[C]//Proceedings of IEEEInternational Conference on Robotics and Biomimetics(ROBIO’08).Bangkok,Thailand:IEEE,2009.)Chayooth等人对激光雷达扫描信息进行逐列提取，基于同平面内点云的分布特征，对于可能处于同一立面内的连续点云扫描线段进行归并，不同面内的点云进行分割，从而实现点云中立面结构的识别，并基于此参数建立阶梯模型，该方法的局限性在于当点云数据以非直面台阶采集时，连续线无法聚合，同时由于阶梯边缘位置依赖于所提取线段的端点，其对不规则面的识别效果较差。文献(Lu X,Manduchi R.Detection andlocalization of curbs and stairways using stereo vision[C]//Proceedings ofthe 2005IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA).Barcelona,Spain:IEEE,2005.)X.Y.Lu等使用三维视觉中提取到的边缘估计点进行二维映射，将单目相机获得环境图像与之结合，可以较为准确的拟合出边缘位置，从而在一定程度上解决了基于二维图像的识别方法无法生成对应三维阶梯模型的问题，然而其从根本上解决边缘检测中的假阳性情况。上述技术诸基于先验环境模型，并且在一定参数下测得目标边缘线较为散乱且复杂，需要对误判边缘进行滤除，同时，在融合边缘线的过程中运算量较大，使得实时性差强人意。当点云数据以非直面台阶采集，即楼梯各个面不平整时，连续线无法聚合，同时由于阶梯边缘位置依赖于所提取线段的端点，其对不规则面的识别效果较差。