[发明专利]高空作业平台激光雷达与惯导融合定位建图装置及方法在审

专利信息
申请号: 202211055273.7 申请日: 2022-08-31
公开(公告)号: CN115435784A 公开(公告)日: 2022-12-06
发明(设计)人: 董二宝;王梓名;刘昱江;李勇;李笋;张用;张磊;吴少雷;吴凯 申请(专利权)人: 中国科学技术大学;国网山东省电力公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
主分类号: G01C21/16 分类号: G01C21/16;G01C21/20
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 关玲
地址: 230026 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 高空作业平台 激光雷达 融合 定位 装置 方法
【权利要求书】:

1.一种高空作业平台激光雷达与惯导融合定位建图装置,其特征在于:包括三维激光雷达、IMU惯性传感器、电源、计算主控单元、时间同步系统和支架;所述装置与斗臂车升降平台的末端刚性固定,随工作斗进行移动,当斗臂车开始工作,操纵液压臂控制旋转和升降,所述装置在升降开始时刻同步开机,所述三维激光雷达扫描环境,所述IMU惯性传感器进行预积分获取旋转和位移增量,将点云数据和IMU惯性传感器数据反馈到所述计算主控单元,分别进行相邻帧匹配得到激光里程计,接着进行全局因子图优化,最后进行回环检测将运算结果融合构建地图,通过后端非线性优化得到所述装置整体运动信息,确定工作斗实时位姿态;随着高空作业平台运动,平台定位和环境建图同步完成,经过时间同步的所述IMU惯性传感器的9轴数据和所述三维激光雷达的数据经过激光运动畸变校正模块、特征提取模块、IMU预积分模块、地图优化模块,最终输出高空作业平台实时的位置和姿态及工作环境的地图。

2.一种根据权利要求1所述的高空作业平台激光雷达与惯导融合定位建图装置的定位建图方法,其特征在于:所述定位建图方法通过前端数据采集模块、基于FPGA的数据预处理及时间同步模块和运行机器人操作系统的主控计算模块实现;

所述前端数据采集模块由三维激光雷达和IMU惯性传感器刚性连接组成,所述三维激光雷达使用多线激光探测器得到360度3D点云图像,所述多线激光探测器通过电机快速旋转以扫描周围环境;所述多线激光探测器每秒发射数千次,提供丰富的3D点云;雷达数据盒通过数字信号处理和波形分析提供高精度、可扩展的距离探测和强度数据;

基于FPGA的数据预处理及时间同步模块对数据进行预处理,所述数据包括三维激光雷达的UDP网络数据包,经过基于FPGA的数据预处理模块内的时间戳被赋值,经过预处理的三维激光雷达的UDP网络数据包发送至工控机的计算主控单元;所述数据还包括惯性导航模块的串口数据包,其时间信息字段经过基于FPGA的数据预处理模块被赋值,经过预处理的惯导串口数据包发送至工控机的计算主控单元,所述时间同步模块进行三维激光雷达、IMU惯性传感器和主控计算模块的时间同步;

所述主控计算模块运行的算法包括激光运动畸变校正模块、特征提取模块、IMU预积分模块和地图优化模块。

3.根据权利要求2所述的定位建图方法,其特征在于:所述三维激光雷达以不小于5Hz的更新速率发布点云数据,所述三维激光雷达为机械旋转式激光雷达、固态激光雷达、MEMS激光雷达或数字激光雷达。

4.根据权利要求2所述的定位建图方法,其特征在于:所述IMU惯性传感器以不小于200Hz的速率更新9轴数据,分别反映所述装置的三轴姿态角、三轴加速度和三轴角速度。

5.根据权利要求2所述的定位建图方法,其特征在于:所述时间同步模块的第一级为GNSS接收模块,通过卫星获取纳秒级精度的UTC真值时间数据,FPGA以低延时逻辑并行电路处理授时信息,将GNSS信号转化为PPS信号和NEMA信号,所述三维激光雷达接入两个信号进行时间同步,同时将PPS信号接入IMU模块,使IMU惯性传感器的惯性数据时间戳与UTC真值时间保持一致,主控计算模块接受由FPGA转化发送的NDT网络数据包,通过NDT协议进行时间同步。

6.根据权利要求2所述的定位建图方法,其特征在于:所述激光运动畸变模块通过斗臂车上固定的IMU惯性传感器获取数据并对三维激光雷达的位姿进行粗略的初始化,利用相对于激光帧起始时刻的位姿增量,变换当前激光点到起始时刻激光点的坐标系下,实现对激光帧的矫正。

7.根据权利要求2所述的定位建图方法,其特征在于:所述特征提取模块通过高空中的三维激光雷达采集的点云数据计算每个点的曲率,并设置相应的阈值,比较阈值和曲率后提取出角点和平面点。

8.根据权利要求2所述的定位建图方法,其特征在于:所述IMU预积分模块用于获取高空作业时的旋转、平移的IMU惯性传感器增量。

9.根据权利要求2所述的定位建图方法,其特征在于:所述地图优化模块首先根据所述特征提取模块获得的特征点进行相邻数据之间的帧间匹配,包括提取当前激光帧特征点,局部关键帧对应的高空地图的特征点,执行当前帧和高空地图迭代优化,更新当前帧位姿;其次,进行关键帧因子图优化,在关键帧加入因子图,添加激光里程计因子、GPS因子、闭环因子,执行因子图优化,更新所有关键帧位姿;最后进行闭环检测,在历史关键帧中找距离相近、时间相隔较远的帧设为匹配帧,在所述匹配帧周围提取局部关键帧,同样执行单帧扫描到全局地图匹配,得到位姿变换,构建闭环因子数据,加入因子图优化。

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