CN107991680B - 动态环境下基于激光雷达的slam方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,首先采集传感器数据,进行激光雷达数据的预处理,利用惯性数据预测载体的导航信息,检测并剔除激光雷达数据中的代表移动物体的激光点,然后根据未剔除的激光雷达数据匹配求解位姿,并与惯性导航信息进行融合滤波,最后更新地图。在动态环境中,通过本发明公开的SLAM方法,能够获得高精度的激光雷达载体导航信息,并构建精准的地图。
Description
技术领域
本发明涉及机器人自主导航技术领域,尤其涉及动态环境下基于激光雷达的SLAM方法。
背景技术
同步定位与地图(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)技术是机器人自主导航技术领域中的一大研究热点,也是机器人实际应用中的关键技术。激光雷达不依赖于外界光照条件,是一种主动式探测传感器,且具备高精度的测距信息。激光雷达SLAM方法仍然是机器人SLAM方法中应用最为广泛的方法。
目前大多激光雷达SLAM技术都针对于静态环境,即整个SLAM过程中,环境不会发生任何变化,而实际应用环境大多为动态环境,存在着移动物体。机器人SLAM方法中,通常利用激光雷达扫描的点数据进行匹配来求解位姿,而激光雷达探测到移动物体的扫描点数据会对直接影响匹配的效果,造成较大的误差,不仅如此,移动物体会直接导致构图精度变差。
发明内容
发明目的:本发明提供一种动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,以解决动态环境下已有SLAM方法中求解的载***姿精度低和构建的地图误差大的问题;通过本发明公开的方法,能够获得高精度的激光雷达载体导航信息,并构建精准的地图。
技术方案:本发明所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法包括:
(1)构建全局坐标系,并初始化地图和载体的初始导航信息;
(2)采集加速度计、陀螺仪和激光雷达数据;
(3)对激光雷达数据进行预处理,根据不同型号激光雷达的测距有效范围,将测距信息超出该有效范围的数据剔除;
(4)使用加速度计和陀螺仪数据递推激光雷达载体的预测导航信息;
(5)根据步骤(4)中激光雷达载体的预测导航信息检测并剔除激光雷达数据中代表移动物体的激光点;
(6)使用激光雷达SLAM中位姿匹配的方法匹配剔除后剩余激光雷达数据,求解载体的位姿;
(7)将步骤(4)中惯性递推的载体导航信息与步骤(6)的位姿信息进行融合滤波,得到激光雷达载体的导航信息;
(8)根据步骤(7)中滤波后的激光雷达载体的导航信息更新地图;
(9)跳转至步骤(2)。
进一步的,步骤(1)中所述构建全局坐标系的方法为:
以初始时刻载体的位置为原点,以二维激光雷达所在二维水平面为X-O-Y平面,其中X轴和Y轴分别与初始时刻载体的右向和前向重合。
进一步的,步骤(1)中所述载体的导航信息具体为载体在全局坐标系下的二维位置、速度和航向角信息,其中航向角为载体前向与全局坐标系的Y轴方向的夹角,顺时针方向为正。
进一步的,步骤(1)中初始化的地图类型为点图。
进一步的,步骤(4)中递推预测激光雷达载体的导航信息方法为:
将当前时刻记为k时刻,陀螺仪和加速度计固定在激光雷达的载体上,为k时刻载体的天向角速度,和为k时刻载体的右向和前向的加速度信息,k-1时刻载体的导航信息为ξk-1,则可根据下式递推载体k时刻的预测导航信息
上式中,和分别为k-1时刻载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向,和分别为k时刻预测的载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向,Δt为从k-1时刻到k时刻的时间。
进一步的,步骤(5)包括如下步骤:
(5.1)利用k时刻载体的预测导航信息和k-1时刻载体的导航信息ξk-1分别求解k时刻和k-1时刻的激光雷达数据Sk和Sk-1中每个激光点在全局坐标系中的坐标;
(5.2)在全局坐标系中,通过knn算法在Sk-1中搜索与Sk中的第i个激光点最邻近的激光点,其距离记为利用knn算法在Sk中搜索与Sk-1中的第i个激光点最邻近的激光点,其距离记为其中i=1,2,…,numk,numk为Sk中的激光点的数量;
(5.3)设置距离阈值L1,若则为激光雷达探测到移动物体的激光点,若则为激光雷达探测到移动物体的激光点,这些代表移动物体的激光点集合分别记为和在Sk和Sk-1分别剔除和剩余的激光雷达数据记为和
进一步的,步骤(6)具体包括:
使用激光雷达SLAM中位姿匹配的方法通过匹配剩余的激光雷达数据和求解载体k时刻载体的位姿Zk:
上式中和分别为载体在全局坐标下的X方向坐标、Y方向坐标和航向。
进一步的,步骤(7)具体包括:
采用卡尔曼滤波,以Zk作为量测值与载体的预测导航信息进行滤波求解k时刻激光雷达载体的导航信息ξk:
上式中和分别为k时刻载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向。
进一步的,在步骤(8)中更新地图的方法为:
设置距离阈值L2,根据激光雷达载体的导航信息ξk求解移动物体的激光点集全部激光雷达数据Sk和剔除移动物体的剩余激光雷达数据中的激光点在全局坐标系中的坐标,然后在已构建地图中的剔除与和Sk中的激光点距离小于L2的点,再将中的激光点加载入地图中。
有益效果:本发明与现有技术相比,其显著优点是:使用本发明公开的方法,能够有效地消除移动物体对SLAM中位姿求解和地图构建的不利影响,获得高精度的激光雷达载体导航信息,并构建精准的地图。
附图说明
图1是本发明的一个实施例的流程示意图。
具体实施方式
如图1所示,本实施例提供的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法包括:
(1)构建全局坐标系,并初始化地图和载体的初始导航信息。
其中,构建全局坐标系的方法为:以初始时刻载体的位置为原点,以二维激光雷达所在二维水平面为X-O-Y平面,其中X轴和Y轴分别与初始时刻载体的右向和前向重合。所述载体的导航信息具体为载体在全局坐标系下的二维位置、速度和航向角信息,其中航向角为载体前向与全局坐标系的Y轴方向的夹角,顺时针方向为正。初始化的地图类型为点图。
(2)采集加速度计、陀螺仪和激光雷达数据。
(3)对激光雷达数据进行预处理,根据不同型号激光雷达的测距有效范围,将测距信息超出该有效范围的数据剔除。
(4)使用加速度计和陀螺仪数据递推激光雷达载体的预测导航信息。
其中,递推预测激光雷达载体的导航信息方法为:
将当前时刻记为k时刻,陀螺仪和加速度计固定在激光雷达的载体上,为k时刻载体的天向角速度,和为k时刻载体的右向和前向的加速度信息,k-1时刻载体的导航信息为ξk-1,则可根据下式递推载体k时刻的预测导航信息
上式中,和分别为k-1时刻载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向,和分别为k时刻预测的载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向,Δt为从k-1时刻到k时刻的时间。
(5)根据激光雷达载体的导航信息检测并剔除激光雷达数据中代表移动物体的激光点。
该步骤包括如下步骤:
(5.1)利用k时刻载体的预测导航信息和k-1时刻载体的导航信息ξk-1分别求解k时刻和k-1时刻的激光雷达数据Sk和Sk-1中每个激光点在全局坐标系中的坐标;
(5.2)在全局坐标系中,通过knn算法在Sk-1中搜索与Sk中的第i个激光点最邻近的激光点,其距离记为利用knn算法在Sk中搜索与Sk-1中的第i个激光点最邻近的激光点,其距离记为其中i=1,2,…,numk,numk为Sk中的激光点的数量;
(5.3)设置距离阈值L1,若则为激光雷达探测到移动物体的激光点,若则为激光雷达探测到移动物体的激光点,这些代表移动物体的激光点集合分别记为和在Sk和Sk-1分别剔除和剩余的激光雷达数据记为和
(6)使用激光雷达SLAM中位姿匹配的方法匹配剔除后剩余激光雷达数据,求解载体的位姿。具体方法为:
使用激光雷达SLAM中位姿匹配的方法通过匹配剩余的激光雷达数据和求解载体k时刻载体的位姿Zk:
上式中和分别为载体在全局坐标下的X方向坐标、Y方向坐标和航向。
(7)将步骤(4)中惯性递推的载体导航信息与步骤(6)的位姿信息进行融合滤波,得到激光雷达载体的导航信息。具体方法为:
采用卡尔曼滤波,以Zk作为量测值与载体的预测导航信息进行滤波求解k时刻激光雷达载体的导航信息ξk:
上式中和分别为k时刻载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向。
(8)根据激光雷达载体的导航信息更新地图。
更新地图的方法为:
设置距离阈值L2,根据激光雷达载体的导航信息ξk求解移动物体的激光点集全部激光雷达数据Sk和剔除移动物体的剩余激光雷达数据中的激光点在全局坐标系中的坐标,然后在已构建地图中的剔除与和Sk中的激光点距离小于L2的点,再将中的激光点加载入地图中。
(9)跳转至步骤(2)。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已,不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (8)
1.一种动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于该方法包括:
(1)构建全局坐标系,并初始化地图和载体的初始导航信息;
(2)采集加速度计、陀螺仪和激光雷达数据;
(3)对激光雷达数据进行预处理,根据不同型号激光雷达的测距有效范围,将测距信息超出该有效范围的数据剔除;
(4)使用加速度计和陀螺仪数据递推激光雷达载体的预测导航信息;
(5)根据步骤(4)中激光雷达载体的预测导航信息检测并剔除激光雷达数据中代表移动物体的激光点;该步骤包括如下步骤:
(5.1)利用k时刻载体的预测导航信息和k-1时刻载体的导航信息ξk-1分别求解k时刻和k-1时刻的激光雷达数据Sk和Sk-1中每个激光点在全局坐标系中的坐标;
(5.2)在全局坐标系中,通过knn算法在Sk-1中搜索与Sk中的第i个激光点最邻近的激光点,其距离记为利用knn算法在Sk中搜索与Sk-1中的第i个激光点最邻近的激光点,其距离记为其中i=1,2,…,numk,numk为Sk中的激光点的数量;
(5.3)设置距离阈值L1,若则为激光雷达探测到移动物体的激光点,若则为激光雷达探测到移动物体的激光点,这些代表移动物体的激光点集合分别记为和在Sk和Sk-1分别剔除和剩余的激光雷达数据记为和
(6)使用激光雷达SLAM中位姿匹配的方法匹配剔除后剩余激光雷达数据,求解载体的位姿;
(7)将步骤(4)中惯性递推的载体导航信息与步骤(6)的位姿信息进行融合滤波,得到激光雷达载体的导航信息;
(8)根据步骤(7)中滤波后的激光雷达载体的导航信息更新地图;
(9)跳转至步骤(2)。
2.根据权利要求1所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于:步骤(1)中所述构建全局坐标系的方法为:
以初始时刻载体的位置为原点,以二维激光雷达所在二维水平面为X-O-Y平面,其中X轴和Y轴分别与初始时刻载体的右向和前向重合。
3.根据权利要求1所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于:步骤(1)中所述载体的导航信息具体为载体在全局坐标系下的二维位置、速度和航向角信息,其中航向角为载体前向与全局坐标系的Y轴方向的夹角,顺时针方向为正。
4.根据权利要求1所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于:步骤(1)中初始化的地图类型为点图。
5.根据权利要求1所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于:步骤(4)中递推预测激光雷达载体的导航信息方法为:
将当前时刻记为k时刻,陀螺仪和加速度计固定在激光雷达的载体上,为k时刻载体的天向角速度,和为k时刻载体的右向和前向的加速度信息,k-1时刻载体的导航信息为ξk-1,则可根据下式递推载体k时刻的预测导航信息
上式中,和分别为k-1时刻载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向,和分别为k时刻预测的载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向,Δt为从k-1时刻到k时刻的时间。
6.根据权利要求1所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于:步骤(6)具体包括:
使用激光雷达SLAM中位姿匹配的方法通过匹配剩余的激光雷达数据和求解载体k时刻载体的位姿Zk:
上式中和分别为载体在全局坐标下的X方向坐标、Y方向坐标和航向。
7.根据权利要求1所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于:步骤(7)具体包括:
采用卡尔曼滤波,以Zk作为量测值与载体的预测导航信息进行滤波求解k时刻激光雷达载体的导航信息ξk:
上式中和分别为k时刻载体在全局坐标系下的X方向坐标、Y方向坐标、X方向速度分量、Y方向速度分量和航向。
8.根据权利要求1所述的动态环境下基于激光雷达的SLAM方法,其特征在于,在步骤(8)中更新地图的方法为:
设置距离阈值L2,根据激光雷达载体的导航信息ξk求解移动物体的激光点集全部激光雷达数据Sk和剔除移动物体的剩余激光雷达数据中的激光点在全局坐标系中的坐标,然后在已构建地图中的剔除与和Sk中的激光点距离小于L2的点,再将中的激光点加载入地图中。
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