CN106154287A - 一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法 - Google Patents
一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106154287A CN106154287A CN201610856937.8A CN201610856937A CN106154287A CN 106154287 A CN106154287 A CN 106154287A CN 201610856937 A CN201610856937 A CN 201610856937A CN 106154287 A CN106154287 A CN 106154287A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- optimization
- pose
- laser radar
- frame
- speedometer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本申请涉及一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法，并结合图优化，提升了地图构建的精度，降低了地图的扭曲感。同时该方法采用双轮里程计和激光雷达的双重传感器来构建地图，由于双轮里程计提供了大致的位姿变化，使得对激光雷达数据进行ICP拼接时计算时间大大缩短。
Description
技术领域
本发明涉及一种地图构建方法，具体涉及一种结合了里程计与激光雷达的室内平面地图构建方法。
背景技术
基于激光雷达的室内地图构建在机器人领域应用越来越广发。常见的有3d激光雷达和2d激光雷达。3d激光雷达扫描整个环境的3d模型，2d激光雷达至于机器人底部，扫面平面底图。上述两种方法都是依据关键帧拼接技术实现底图构建。这种底图构建方法由于对传感器的位置估计是通过相邻两针的拼接得到的位移变化，在室内大范围扫描时，两两相邻位移的积分会产生累积误差，使得最终的底图构建效果不佳。尤其是对于走廊情况，狭长的走廊随着扫描的推进和误差累积会会变弯，其他大面积情况会出现地图整体扭曲的情况。
发明内容
本发明将传统的基于2d激光雷达的室内地图构建方法与双轮里程计相结合提升了地图构建的精度，降低了地图的扭曲感。具体内容如下：
一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法，包括以下步骤：
1) 搭建扫描平台
平台由双主动轮底盘，激光雷达与轮子里程计组成；
2) 扫描数据
双主动轮移动平台搭载激光雷达，遥控激光雷达进行扫描，得到扫描数据；同时在双主动轮上安装里程计，读取里程信息；
3) 帧间拼接
对于激光雷达扫描出的数据，对相邻的两帧采取ICP最近点迭代方法得到平台的位姿变化；
4) 闭环检测
提取所有的扫描帧特征点存入特征字典，对每个新的帧，在特征字典中查找匹配，若匹配成功则完成闭环检测；
5) 图优化
对步骤3得到的一系列帧间拼接的位姿进行图优化，其中以每一帧观测瞬间的位姿为节点，相邻两针的位姿变化为边构建优化图，将优化图输入isam优化方法库计算，得到优化出的每一帧的中心点位姿，以及包含该中心点位姿的处理后的优化图；
6) 加入里程计位姿
在上述处理后的优化图中，结合每一帧激光雷达数据采集的瞬间读取到的轮子速度信息，该两个速度信息也可计算出相邻两帧的位姿变化，在与该相邻两帧所对应的节点之间加入由里程信息得到的位姿变化，如此构成的优化图的每两节点之间如果有边则边有两条；
7) 二次图优化
对上述处理后的优化图重新运行图优化方法得到优化出的每一帧的中心点位姿。
8) 渲染
由步骤7）得到每一帧的中心点位姿后，使用opengl绘制出occupancy grid map，其中采样点标记为黑色，从采样点到中心点位置的连线绘制为白色。
该方法采用双轮里程计和激光雷达的双重传感器来构建地图，由于双轮里程计提供了大致的位姿变化，使得对激光雷达数据进行ICP拼接时计算时间大大缩短。
具体实施方式
一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法，包括以下步骤：
1) 搭建扫描平台
平台由双主动轮底盘，激光雷达与轮子里程计组成；
2) 扫描数据
双主动轮移动平台搭载激光雷达，遥控激光雷达进行扫描，得到扫描数据；同时在双主动轮上安装里程计，读取里程信息；
3)帧间拼接
对于激光雷达扫描出的数据，对相邻的两帧采取ICP最近点迭代方法得到平台的位姿变化；
4)闭环检测
提取所有的扫描帧特征点存入特征字典，对每个新的帧，在特征字典中查找匹配，若匹配成功则完成闭环检测；
5) 图优化
对步骤3）得到的一系列帧间拼接的位姿进行图优化，其中以每一帧观测瞬间的位姿为节点，相邻两针的位姿变化为边构建优化图，将优化图输入isam优化方法库计算，得到优化出的每一帧的中心点位姿，以及包含该中心点位姿的处理后的优化图；
6) 加入里程计位姿
在上述处理后的优化图中，结合每一帧激光雷达数据采集的瞬间读取到的轮子速度信息，该两个速度信息也可计算出相邻两帧的位姿变化，在与该相邻两帧所对应的节点之间加入由里程信息得到的位姿变化，如此构成的优化图的每两节点之间如果有边则边有两条；
7) 二次图优化
对上述处理后的优化图重新运行图优化方法得到优化出的每一帧的中心点位姿；
8) 渲染
由步骤7）得到每一帧的中心点位姿后，使用opengl绘制出occupancy grid map，其中采样点标记为黑色，从采样点到中心点位置的连线绘制为白色。
Claims (1)
1.一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法，包括以下步骤：
1) 搭建扫描平台
平台由双主动轮底盘，激光雷达与轮子里程计组成；
2) 扫描数据
双主动轮移动平台搭载激光雷达，遥控激光雷达进行扫描，得到扫描数据；同时在双主动轮上安装里程计，读取里程信息；
3)帧间拼接
对于激光雷达扫描出的数据，对相邻的两帧采取ICP最近点迭代方法得到平台的位姿变化；
4)闭环检测
提取所有的扫描帧特征点存入特征字典，对每个新的帧，在特征字典中查找匹配，若匹配成功则完成闭环检测；
5)图优化
对步骤3得到的一系列帧间拼接的位姿进行图优化，其中以每一帧观测瞬间的位姿为节点，相邻两针的位姿变化为边构建优化图，将优化图输入isam优化方法库计算，得到优化出的每一帧的中心点位姿，以及包含该中心点位姿的处理后的优化图；
6)加入里程计位姿
在上述处理后的优化图中，结合每一帧激光雷达数据采集的瞬间读取到的轮子速度信息，该两个速度信息也可计算出相邻两帧的位姿变化，在与该相邻两帧所对应的节点之间加入由里程信息得到的位姿变化，如此构成的优化图的每两节点之间如果有边则边有两条；
7)二次图优化
对上述处理后的优化图重新运行图优化方法得到优化出的每一帧的中心点位姿。
8) 渲染
由步骤7）得到每一帧的中心点位姿后，使用opengl绘制出occupancy grid map，其中采样点标记为黑色，从采样点到中心点位置的连线绘制为白色。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610856937.8A CN106154287A (zh) | 2016-09-28 | 2016-09-28 | 一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610856937.8A CN106154287A (zh) | 2016-09-28 | 2016-09-28 | 一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106154287A true CN106154287A (zh) | 2016-11-23 |
Family
ID=57340949
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610856937.8A Pending CN106154287A (zh) | 2016-09-28 | 2016-09-28 | 一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106154287A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106767827A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 浙江大学 | 一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法 |
| CN107515891A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-12-26 | 杭州南江机器人股份有限公司 | 一种机器人地图制作方法、装置和存储介质 |
| CN108332759A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 浙江国自机器人技术有限公司 | 一种基于3d激光的地图构建方法及*** |
| CN109118940A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-01 | 杭州国辰机器人科技有限公司 | 一种基于地图拼接的移动机器人构图 |
| CN109211251A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-15 | 北京理工大学 | 一种基于激光和二维码融合的即时定位与地图构建方法 |
| CN111398984A (zh) * | 2020-03-22 | 2020-07-10 | 华南理工大学 | 基于扫地机器人的自适应激光雷达点云校正与定位方法 |
| CN111679663A (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-18 | 北京奇虎科技有限公司 | 三维地图构建方法、扫地机器人及电子设备 |
| CN112119326A (zh) * | 2019-07-31 | 2020-12-22 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 数据校正方法、移动平台及非易失性计算机可读存储介质 |
| CN114742310A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-12 | 山东省人工智能研究院 | 基于轮地相互作用的地形可通过性地图构建方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104374395A (zh) * | 2014-03-31 | 2015-02-25 | 南京邮电大学 | 基于图的视觉slam方法 |
| CN104657981A (zh) * | 2015-01-07 | 2015-05-27 | 大连理工大学 | 一种移动机器人运动中三维激光测距数据动态补偿方法 |
| KR101583723B1 (ko) * | 2015-01-16 | 2016-01-08 | 단국대학교 산학협력단 | Bim 디지털 모델과 건설 현장의 양방향 동기화 시스템 |
| CN105387842A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-03-09 | 中国海洋大学 | 基于感知驱动的自航式海底地形地貌测绘***及测绘方法 |
| CN105783913A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-07-20 | 中山大学 | 一种融合车载多传感器的slam装置及其控制方法 |
-
2016
- 2016-09-28 CN CN201610856937.8A patent/CN106154287A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104374395A (zh) * | 2014-03-31 | 2015-02-25 | 南京邮电大学 | 基于图的视觉slam方法 |
| CN104657981A (zh) * | 2015-01-07 | 2015-05-27 | 大连理工大学 | 一种移动机器人运动中三维激光测距数据动态补偿方法 |
| KR101583723B1 (ko) * | 2015-01-16 | 2016-01-08 | 단국대학교 산학협력단 | Bim 디지털 모델과 건설 현장의 양방향 동기화 시스템 |
| CN105387842A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-03-09 | 中国海洋大学 | 基于感知驱动的自航式海底地形地貌测绘***及测绘方法 |
| CN105783913A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-07-20 | 中山大学 | 一种融合车载多传感器的slam装置及其控制方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 林睿: "基于图像特征点的移动机器人立体视觉SLAM研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 梁明杰 等: "基于图优化的同时定位与地图创建综述", 《机器人ROBOT》 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106767827B (zh) * | 2016-12-29 | 2020-02-28 | 浙江大学 | 一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法 |
| CN106767827A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-31 | 浙江大学 | 一种基于激光数据的移动机器人点云地图创建方法 |
| CN107515891A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-12-26 | 杭州南江机器人股份有限公司 | 一种机器人地图制作方法、装置和存储介质 |
| CN108332759A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 浙江国自机器人技术有限公司 | 一种基于3d激光的地图构建方法及*** |
| CN109118940A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-01 | 杭州国辰机器人科技有限公司 | 一种基于地图拼接的移动机器人构图 |
| CN109211251B (zh) * | 2018-09-21 | 2022-01-11 | 北京理工大学 | 一种基于激光和二维码融合的即时定位与地图构建方法 |
| CN109211251A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-15 | 北京理工大学 | 一种基于激光和二维码融合的即时定位与地图构建方法 |
| CN111679663A (zh) * | 2019-02-25 | 2020-09-18 | 北京奇虎科技有限公司 | 三维地图构建方法、扫地机器人及电子设备 |
| CN112119326A (zh) * | 2019-07-31 | 2020-12-22 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 数据校正方法、移动平台及非易失性计算机可读存储介质 |
| CN111398984A (zh) * | 2020-03-22 | 2020-07-10 | 华南理工大学 | 基于扫地机器人的自适应激光雷达点云校正与定位方法 |
| CN111398984B (zh) * | 2020-03-22 | 2022-03-29 | 华南理工大学 | 基于扫地机器人的自适应激光雷达点云校正与定位方法 |
| CN114742310A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-12 | 山东省人工智能研究院 | 基于轮地相互作用的地形可通过性地图构建方法 |
| CN114742310B (zh) * | 2022-04-22 | 2022-09-16 | 山东省人工智能研究院 | 基于轮地相互作用的地形可通过性地图构建方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106154287A (zh) | 一种基于双轮里程计与激光雷达的地图构建方法 | |
| US11861790B2 (en) | Procedural world generation using tertiary data | |
| CN106324616A (zh) | 一种基于惯性导航单元与激光雷达的地图构建方法 | |
| US11493635B2 (en) | Ground intensity LIDAR localizer | |
| JP2022019642A (ja) | マルチセンサ融合に基づく測位方法及び装置 | |
| CN113269837B (zh) | 一种适用于复杂三维环境的定位导航方法 | |
| CN111742310A (zh) | 创建包含语义信息的干净的地图 | |
| CN106643720B (zh) | 一种基于uwb室内定位技术与激光雷达的地图构建方法 | |
| CN110146910A (zh) | 一种基于gps与激光雷达数据融合的定位方法及装置 | |
| CN101574586B (zh) | 毽球机器人及控制方法 | |
| CN104156968A (zh) | 大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法 | |
| CN108088445A (zh) | 基于八叉树表示的三维栅格地图路径规划***及方法 | |
| CN113269878B (zh) | 一种基于多传感器的建图方法及*** | |
| CN109564687A (zh) | 学习方法和程序 | |
| CN113189613B (zh) | 一种基于粒子滤波的机器人定位方法 | |
| CN114237235B (zh) | 一种基于深度强化学习的移动机器人避障方法 | |
| CN104369742A (zh) | 一种基于图像处理的隧道表面裂缝快速智能检测车 | |
| CN110176022A (zh) | 一种基于视频检测的隧道全景监控***及方法 | |
| CN115857504A (zh) | 基于dwa的机器人在狭窄环境局部路径规划方法、设备和存储介质 | |
| Olivares-Mendez et al. | Vision-based steering control, speed assistance and localization for inner-city vehicles | |
| Li et al. | Autonomous navigation technology for low-speed small unmanned vehicle: An overview | |
| CN113804182B (zh) | 一种基于信息融合的栅格地图创建方法 | |
| CN114993298A (zh) | 基于ekf的模板匹配vo与轮式里程计融合定位方法 | |
| Zhao et al. | The construction method of the digital operation environment for bridge cranes | |
| CN112505723A (zh) | 一种基于导航点选择的三维地图重建方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20161123 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |