CN110570449A - 一种基于毫米波雷达与视觉slam的定位与建图方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,用里程计的精确距离信息修正了基于相机的视觉SLAM轨迹数据的距离尺寸,得到了低成本、高精确性、强鲁棒性的定位信息,根据该定位信息把毫米波雷达扫描到的点云注册到世界坐标系中,实现对外部障碍物的位置和形状的绘制,以此克服了毫米波雷达相比于激光雷达的点云数据自配准性差的缺点,又充分利用了毫米波雷达精确的距离测量能力以及其低廉的成本,实现了高质量建图。
Description
技术领域
本发明涉及机器人定位领域,具体涉及一种基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法。
背景技术
用相机或激光雷达作为外部感知传感器的SLAM(Simultaneous LocalizationAnd Mapping,同步定位与建图)技术称为视觉SLAM,近年来,视觉SLAM一直是机器人定位和导航中的关键技术。
基于相机和激光雷达的视觉SLAM各有优缺点,其中激光雷达能返回带有高精度距离信息的点云,具有较高的鲁棒性,但成本极高,最低不小于千余元,使得机器人成本居高不下,不利于市场化;而用相机作为视觉传感器,相比之下成本较低,但其鲁棒性差,对于环境光照要求极高,且处理得到的地图数据一般较为稀疏,无法获得真实的尺度信息,无法适用于机器人的自主导航和避障。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供的一种基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,使用相比于激光雷达而言成本较低的相机作为视觉传感器,在视觉SLAM中融合了能够精确测距的毫米波雷达传感数据解决了现有机器人定位与建图方法无法兼顾成本、精确性、鲁棒性的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:一种基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,包括以下步骤:
S1、在ROS中订阅相机发布的话题和里程计发布的话题;
S2、从相机发布的话题中提取图像序列集,并对图像序列集进行视觉里程计处理,得到无真实尺度运动轨迹数据;
S3、从相机发布的话题中提取相机位移量Scamera,并从里程计发布的话题中提取机器人里程计位移量Sodometer;
S4、根据尺度比例关系,由相机位移量Scamera和机器人里程计位移量Sodometer计算得到相机尺度因子λ;
S5、用相机尺度因子λ乘以无真实尺度运动轨迹数据,得到真实尺度运动轨迹数据;
S6、对毫米波雷达扫描得到的点云数据pM进行坐标变换,得到世界坐标系点云数据PW;
S7、将世界坐标系点云数据PW按其对应真实尺度运动轨迹数据的时间戳进行注册,得到关于障碍物的地图。
进一步地:步骤S2中对图像序列集进行视觉里程计处理,得到无真实尺度运动轨迹数据,包括以下步骤:
S21、提取图像序列集中每帧图像序列IMAi的ORB特征点,其中i表示当前帧数,i的取值为闭区间[1,N]中的整数,N为帧总数;
S22、用PnP算法对每帧图像序列IMAi的ORB特征点和其下一帧图像序列IMAi+1的ORB特征点进行匹配,得到每帧图像序列间的初始位姿变换;
S23、通过Bundle Ajustment方法,由每帧图像序列IMAi的ORB特征点和每帧图像序列间的初始相机位姿计算得到每帧图像序列间初始相机位姿的误差函数;
S24、通过Levenberg-Marquard算法优化每帧图像序列间初始相机位姿的误差函数Φ,得到数值最小化的误差函数及其对应的每帧图像序列间的相机位姿估计;
S25、将每帧图像序列间的相机位姿估计拟合成曲线,得到无真实尺度运动轨迹数据。
进一步地:步骤S23中重投影误差Φ的计算公式为:
其中,ξ表示当前相机位姿的李代数,n表示匹配特征点总数,ui表示第i个特征点的像素位置,K表示相机内参,si表示第i个特征点的深度,Pi表示第i个特征点在世界坐标系中的坐标。
进一步地:步骤S4中相机位移量Scamera、机器人里程计位移量Sodometer和相机尺度因子λ的尺度比例关系为:
进一步地:步骤S6包括以下步骤:
S61、根据毫米波雷达与相机之间的外参,构建毫米波雷达坐标系到相机坐标系的变换矩阵TCM,将毫米波雷达点云数据PM变换为相机坐标系点云数据PC;
S62、根据相机位姿,构建相机坐标系到世界坐标系的变换矩阵TWC,将相机坐标系点云数据PC变换为世界坐标系点云数据PW。
进一步地:步骤S61中将毫米波雷达点云数据PM变换为相机坐标系点云数据PC的变换式为:
PC=TCM·PM (3)。
进一步地:步骤S62中将相机坐标系点云数据PC变换为世界坐标系点云数据PW的变换式为:
PW=TWC·PC (4)。
本发明的有益效果为:用里程计的精确距离信息修正了基于相机的视觉SLAM轨迹数据的距离尺寸,得到了低成本、高精确性、强鲁棒性的定位信息,根据该定位信息把毫米波雷达扫描到的点云注册到世界坐标系中,实现对外部障碍物的位置和形状的绘制,以此克服了毫米波雷达相比于激光雷达的点云数据自配准性差的缺点,又充分利用了毫米波雷达精确的距离测量能力以及其低廉的成本,实现了高质量建图。
附图说明
图1为基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法流程示意图;
图2为真实运动轨迹与本发明计算的无真实尺度运动轨迹数据对比图;
图3为真实运动轨迹与本发明计算的真实尺度运动轨迹数据对比图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示,在本发明的一个实施例中,一种基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,使用Kinect v2型相机、turtlebot2型机器人及其内置里程计和IWR1642BOOST型毫米波雷达作为硬件平台,并按以下步骤进行操作:
S1、在ROS(Robot Operating System,机器人操作***)中订阅相机发布的话题和里程计发布的话题;
S2、从相机发布的话题中提取图像序列集,并对图像序列集进行视觉里程计处理,得到无真实尺度运动轨迹数据,真实运动轨迹与本发明计算的无真实尺度运动轨迹数据对比效果如图2所示;
其中,步骤S2中对图像序列集进行视觉里程计处理,包括以下步骤:
S21、提取图像序列集中每帧图像序列IMAi的ORB(Oriented Features fromAccelerated Segment Test and Rotated Binary Robust Independent ElementaryFeatures)特征点,其中i表示当前帧数,取值为闭区间[1,N]中的整数,N为帧总数;
S22、用PnP算法对每帧图像序列IMAi的ORB特征点和其下一帧图像序列IMAi+1的ORB特征点进行匹配,得到每帧图像序列间的初始相机位姿;
S23、通过Bundle Ajustment方法,由每帧图像序列IMAi的ORB特征点和每帧图像序列间的初始相机位姿计算得到每帧图像序列间初始相机位姿的误差函数;
步骤S23中重投影误差Φ的计算公式为:
其中,ξ表示当前相机位姿的李代数,n表示匹配特征点总数,ui表示第i个特征点的像素位置,K表示相机内参,si表示第i个特征点的深度,Pi表示第i个特征点在世界坐标系中的坐标。
S24、通过Levenberg-Marquard算法优化每帧图像序列间初始相机位姿的误差函数Φ,得到数值最小化的误差函数及其对应的每帧图像序列间的相机位姿估计;
S25、将每帧图像序列间的相机位姿估计拟合成曲线,得到无真实尺度运动轨迹数据。
S3、从相机发布的话题中提取相机位移量Scamera,并从里程计发布的话题中提取机器人里程计位移量Sodometer;
S4、根据尺度比例关系,由相机位移量Scamera和机器人里程计位移量Sodometer计算得到相机尺度因子λ;
步骤S4中相机位移量Scamera、机器人里程计位移量Sodometer和相机尺度因子λ的尺度比例关系为:
S5、用相机尺度因子λ乘以无真实尺度运动轨迹数据,得到真实尺度运动轨迹数据,真实运动轨迹与本发明计算的真实尺度运动轨迹数据对比效果如图3所示;
S6、对毫米波雷达扫描得到的点云数据PM进行坐标变换,得到世界坐标系点云数据PW
步骤S6包括以下步骤:
S61、根据毫米波雷达与相机之间的外参,构建毫米波雷达坐标系到相机坐标系的变换矩阵TCM,将毫米波雷达点云数据PM变换为相机坐标系点云数据PC
步骤S61中将毫米波雷达点云数据PM变换为相机坐标系点云数据PC的变换式为:
PC=TCM·PM (3)
S62、根据相机位姿,构建相机坐标系到世界坐标系的变换矩阵TWC,将相机坐标系点云数据PC变换为世界坐标系点云数据PW。
步骤S62中将相机坐标系点云数据PC变换为世界坐标系点云数据PW的变换式为:
PW=TWC·PC (4)
S7、将世界坐标系点云数据PW按其对应真实尺度运动轨迹数据的时间戳进行注册,得到关于障碍物的地图。
本发明用里程计的精确距离信息修正了基于相机的视觉SLAM轨迹数据的距离尺寸,得到了低成本、高精确性、强鲁棒性的定位信息,根据该定位信息把毫米波雷达扫描到的点云注册到世界坐标系中,实现对外部障碍物的位置和形状的绘制,以此克服了毫米波雷达相比于激光雷达的点云数据自配准性差的缺点,又充分利用了毫米波雷达精确的距离测量能力以及其低廉的成本,实现了高质量建图。
Claims (7)
1.一种基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、在ROS中订阅相机发布的话题和里程计发布的话题;
S2、从相机发布的话题中提取图像序列集,并对图像序列集进行视觉里程计处理,得到无真实尺度运动轨迹数据;
S3、从相机发布的话题中提取相机位移量Scamera,并从里程计发布的话题中提取机器人里程计位移量Sodometer;
S4、根据尺度比例关系,由相机位移量Scamera和机器人里程计位移量Sodometer计算得到相机尺度因子λ;
S5、用相机尺度因子λ乘以无真实尺度运动轨迹数据,得到真实尺度运动轨迹数据;
S6、对毫米波雷达扫描得到的点云数据PM进行坐标变换,得到世界坐标系点云数据PW;
S7、将世界坐标系点云数据PW按其对应真实尺度运动轨迹数据的时间戳进行注册,得到关于障碍物的地图。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,其特征在于,所述步骤S2中对图像序列集进行视觉里程计处理,得到无真实尺度运动轨迹数据,包括以下步骤:
S21、提取图像序列集中每帧图像序列IMAi的ORB特征点,其中i表示当前帧数,i的取值为闭区间[1,N]中的整数,N为帧总数;
S22、用PnP算法对每帧图像序列IMAi的ORB特征点和其下一帧图像序列IMAi+1的ORB特征点进行匹配,得到每帧图像序列间的初始位姿变换;
S23、通过Bundle Ajustment方法,由每帧图像序列IMAi的ORB特征点和每帧图像序列间的初始相机位姿计算得到每帧图像序列间初始相机位姿的误差函数;
S24、通过Levenberg-Marquard算法优化每帧图像序列间初始相机位姿的误差函数Φ,得到数值最小化的误差函数及其对应的每帧图像序列间的相机位姿估计;
S25、将每帧图像序列间的相机位姿估计拟合成曲线,得到无真实尺度运动轨迹数据。
3.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,其特征在于,所述步骤S23中重投影误差Φ的计算公式为:
其中,ξ表示当前相机位姿的李代数,n表示匹配特征点总数,ui表示第i个特征点的像素位置,K表示相机内参,si表示第i个特征点的深度,Pi表示第i个特征点在世界坐标系中的坐标。
4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,其特征在于,所述步骤S4中相机位移量Scamera、机器人里程计位移量Sodometer和相机尺度因子λ的尺度比例关系为:
5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,其特征在于,所述步骤S6包括以下步骤:
S61、根据毫米波雷达与相机之间的外参,构建毫米波雷达坐标系到相机坐标系的变换矩阵TCM,将毫米波雷达点云数据PM变换为相机坐标系点云数据PC;
S62、根据相机位姿,构建相机坐标系到世界坐标系的变换矩阵TWC,将相机坐标系点云数据PC变换为世界坐标系点云数据PW。
6.根据权利要求5所述的基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,其特征在于,所述步骤S61中将毫米波雷达点云数据PM变换为相机坐标系点云数据PC的变换式为:
PC=TCM·PM (3)。
7.根据权利要求5所述的基于毫米波雷达与视觉SLAM的定位与建图方法,其特征在于,所述步骤S62中将相机坐标系点云数据PC变换为世界坐标系点云数据PW的变换式为:
PW=TWC·PC (4)。
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