CN117315183B - 一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，包括：对激光雷达扫描得到的点云进行滤波，得到原始点云；对原始点云中工程机械部分的点云进行切割，得到切割后的点云；确定坐标系原点，基于坐标系原点将切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云；根据转换后的点云的坐标，确定点云的三维尺寸范围；计算每个体素单元网格的总数量；将转换后的点云进行体素网格化下采样，并将下采样的点云放入网格地图中；激光雷达重复扫描过程，并将新的点云更新在网格地图中；基于网格地图对作业对象进行作业分析以实时构建三维的高精地图，实现对工程机械作业场景中的地形、作业目标、障碍物等进行分析；并实现实时对作业场景的三维地图构建。

Description

一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法
技术领域
本发明涉及激光雷达作业技术领域，具体而言，涉及一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法。
背景技术
激光雷达可以用于构建作业场景的三维地图，这对于自动驾驶、机器人导航、工业生产等应用具有重要意义。然而现有的激光雷达构建场景需要依赖已经采集好的高精地图，由于工程机械的作业场景一般为砂石厂、矿山、隧道等等，因此缺少采集好的高精地图，使得通过激光雷达指导工程机械进行作业存在定位不精准，作业完成度较低的问题。
有鉴于此，本发明提供了一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，以实时构建三维的高精地图，实现对工程机械作业场景中的地形、作业目标、障碍物等进行分析。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，包括：对激光雷达扫描得到的点云进行滤波，得到原始点云；对所述原始点云中工程机械部分的点云进行切割，得到切割后的点云；确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云；根据所述转换后的点云的坐标，确定点云的三维尺寸范围；计算每个体素单元网格的总数量；将所述转换后的点云进行体素网格化下采样，并将下采样的点云放入网格地图中；所述激光雷达重复扫描过程，并将新的点云更新在所述网格地图中；基于所述网格地图对作业对象进行作业分析，以确定所述作业对象的特征和障碍物的位置，并基于所述作业对象的特征和所述障碍物的位置进行作业。
进一步的，确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云，包括：以工程机械车体上的第一位置为原点，坐标系为右手法则；所述第一位置包括车体铰接点或车体后桥中心；获取所述激光雷达安装位置的安装位姿和所述工程机械的车体姿态；所述安装位姿包括安装所述激光雷达的平移量和旋转量；所述车体姿态包括工程机械车体的旋转量；通过旋转和平移的手段，将所述切割后的点云的坐标转换为以车体为坐标系的转换后的点云的坐标。
进一步的，确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云，包括：获取工程机械车体的车体全球定位和车体姿态，并基于所述车体全球定位和所述车体姿态，通过旋转和平移计算出车体的车***姿；所述车***姿包括车体的平移量和旋转量；获取所述激光雷达安装位置的安装位姿；所述安装位姿包括安装所述激光雷达的平移量及旋转量；根据所述车***姿和所述安装位姿，通过旋转和平移，将所述切割后的点云的坐标转换为以全球绝对位置为坐标系的转换后的点云的坐标。
进一步的，根据所述转换后的点云的坐标，确定点云的三维尺寸范围为将转换后的点云对应轴的坐标的最大值作为三维尺寸范围的最大值；其中，点云的三维尺寸范围的计算公式为：
其中，表示转换后的点云在x轴上的最大值；/>表示转换后的点云在x轴上的最小值；/>表示转换后的点云在y轴上的最大值；/>表示转换后的点云在y轴上的最小值；/>表示转换后的点云在z轴上的最大值；/>表示转换后的点云在z轴上的最小值。
进一步的，还包括基于所述网格地图对作业对象进行作业，包括：提取所述作业对象的上下边沿轮廓；提取所述作业对象前边沿轮廓；基于所述上下边沿轮廓和所述前边沿轮廓，确定所述作业对象的位置和体积；基于所述作业对象的位置和体积，通过所述工程机械对所述作业对象进行作业。
进一步的，提取所述作业对象的上下边沿轮廓，包括：从所述网格地图中分割出高于地平面的部分，得到地平面以上的点云；根据点云信息，通过聚类算法得到不同物体的点云簇；所述点云信息包括点云的特征和大小；根据所述点云簇的特点，提取出障碍物及作业对象的点云；在xy平面中，将所述作业对象的点云投影在第一直线上，得到投影后的点云；所述第一直线由预设角度与所述作业对象的点云的最高点在xy平面投影的点所构成；所述投影后的点云的x、y值均在所述第一直线上；所述预设角度为激光雷达或车体的朝向；将所述投影后的点云旋转所述预设角度的负值，得到旋转后的点云；沿x轴遍历所述旋转后的点云，取出z值最大的点的三维坐标，得到上边沿点云；对所述上边沿点云进行过滤，得到上边沿轮廓线；将所述上边沿轮廓线旋转所述预设角度，得到下上边沿轮廓线。
进一步的，提取出障碍物及作业对象的点云为将所述预设角度对准物料堆，并在该角度下提取点云簇，将所述点云簇中点云数量最大的作为所述作业对象，将所述作业对象以外的点云簇作为所述障碍物。
进一步的，提取出障碍物及作业对象的点云为将点云簇与图像识别融合，用深度学习的方法识别所述作业对象，并将所述作业对象以外的点云簇作为所述障碍物。
进一步的，提取所述作业对象前边沿轮廓，包括：在xy平面中，确定第二直线；所述第二直线为上边沿轮廓x轴最小值和最大值所形成的直线；切割掉位于所述第二直线后侧的点云，保留位于所述第二直线前侧的点云，得到前部点云；对所述第二直线的两个端点旋转所述预设角度的负值，并基于旋转后的端点得到中值；将所述前部点云旋转预设角度的负值，得到旋转后的前部点云，沿着x轴遍历所述旋转后的前部点云，将所述旋转后的前部点云的y值减去所述中值，得到前部点云差值；将所述前部点云差值中最大的差值作为前边沿轮廓点，将所述前边沿轮廓点集合所组成的曲线作为前边沿轮廓线；所述预设角度为激光雷达或车体的朝向；将所述前边沿轮廓线旋转所述预设角度，得到该角度下的前边沿轮廓线。
进一步的，基于所述作业对象的位置和体积，通过所述工程机械对所述作业对象进行作业，包括：通过所述前边沿轮廓和上边沿轮廓，定位所述作业对象的中心位置；通过所述作业对象的点云估算视野范围内所述作业对象的体积；通过所述前边沿轮廓或所述中心位置，规划作业位置。
本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
实时对作业场景的三维地图进行构建。
可实时对作业对象进行分析，包括轮廓、体积、障碍物和中心点等。
对点云地图的存储采用二维向量，节省了内存空间，加快了存储速度和提取速度。
可获取两种边沿轮廓的正视视图及实际角度视图。
对前边沿轮廓的提取中，创造性的利用上边沿的端点形成的直线，将作业对象分割，至少减少了一半的计算量。
附图说明
图1为本发明提供的雷达安装位置的示例性示意图；
图2为本发明XY平面内激光雷达扫描区域的示例性示意图；
图3为本发明体素网格化下采样的示例性示意图；
图4为本发明网格地图的示例性示意图；
图5为本发明轮廓线旋转的示例性示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
本发明提供的一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，包括：
激光雷达持续对周围环境进行扫描，得到周围环境的点云；对激光雷达扫描得到的点云进行滤波，得到原始点云P1。
对所述原始点云中工程机械部分的点云进行切割，得到切割后的点云P2。由于工程机械在作业中，工作装置会进入激光雷达的可视范围内，因此需要切割掉车体部分的点云，根据工程机械的种类、尺寸不同，切割的部分不同。例如：工作装载在运动过程中会占据X轴的范围：X1->X2，Y轴的范围：Y1->Y2，Z轴的范围：Z1->Z2,那么需要切割的部分为（X1->X2，Y1->Y2，Z1->Z2）这个范围内的所有点云,得到切割后的点云P2。
确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云。由于切割后的点云P2，是以雷达自身为坐标系，因此需要将所有点云坐标转换为实际使用中需要的坐标。可以转为以工程机械车体为坐标系的车体相对坐标系，或者通过全球定位转换为全球绝对位置坐标系，如东北天（ENU）坐标系。
其中，确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云，包括。以工程机械车体上的第一位置为原点，坐标系为右手法则；所述第一位置包括车体铰接点或车体后桥中心。获取所述激光雷达安装位置的安装位姿和所述工程机械的车体姿态；所述安装位姿包括安装所述激光雷达的平移量和旋转量；所述车体姿态包括工程机械车体的旋转量。通过旋转和平移的手段，将所述切割后的点云的坐标转换为以车体为坐标系的转换后的点云的坐标P4。激光雷达的安装位置如图1所示，可以安装在工程机械前车体靠近后车体的两侧，即，激光雷达安装位置1和激光雷达安装位置2。
在一些实施例中，确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云，包括：获取工程机械车体的车体全球定位和车体姿态，并基于所述车体全球定位和所述车体姿态，通过旋转和平移计算出车体的车***姿；所述车***姿包括车体的平移量和旋转量。获取所述激光雷达安装位置的安装位姿；所述安装位姿包括安装所述激光雷达的平移量及旋转量。根据所述车***姿和所述安装位姿，通过旋转和平移，将所述切割后的点云的坐标转换为以全球绝对位置为坐标系的转换后的点云的坐标P3。
根据所述转换后的点云的坐标，确定点云的三维尺寸范围。
根据所述转换后的点云的坐标，确定点云的三维尺寸范围为将转换后的点云对应轴的坐标的最大值作为三维尺寸范围的最大值；其中，点云的三维尺寸范围的计算公式为：
其中，表示转换后的点云在x轴上的最大值；/>表示转换后的点云在x轴上的最小值；/>表示转换后的点云在y轴上的最大值；/>表示转换后的点云在y轴上的最小值；/>表示转换后的点云在z轴上的最大值；/>表示转换后的点云在z轴上的最小值。
由于激光雷达的扫描不是一次完成的，因此，存在循环扫描，循环确定点云三维尺寸范围的情况，然而第一次扫描确定的点云三维尺寸范围可能并不完全包括第二个循环更新的点云数据，因此，如果第二个循环更新点云时，新采集的点云超过了前一循环确定的点云三维尺寸范围，那么首先将上一个循环构建的点云三维尺寸范围的地图向第二个循环更新的点云超过的部分移动，以此更新新的点云三维尺寸范围的地图并记忆未扫描的区域的点云地图。以图2为例（XY平面）：设激光雷达扫描的区域为4×4的网格，第一次扫描的区域为仅为虚线（密）区域，再向X轴负方向扫描，第二次扫描到的区域为虚线（稀）区域，那么本次构图计算时：
新的地图的范围变为至/>；其中，/>为第二个循环更新的点云在x轴上的最小值；/>表示第一个循环更新的点云在x轴上的最小值；Xmax点云三维尺寸范围在x轴方向的最大值。
计算每个体素单元网格的总数量。
例如，假设体素单元网格的大小为（m，m，m），其中m=0.05。那么各轴的网格数量为：
其中，表示点云三维尺寸范围在x轴方向上的最大值；/>表示点云三维尺寸范围在x轴方向上的最小值；/>表示点云三维尺寸范围在y轴方向上的最大值；/>表示点云三维尺寸范围在y轴方向上的最小值；/>表示点云三维尺寸范围在z轴方向上的最大值；/>表示点云三维尺寸范围在z轴方向上的最小值，m表示体素单元网格的大小。设上述网格的范围为（a,b,c）。
将所述转换后的点云进行体素网格化下采样，下采样后的网格的大小为（m，m，m），如图3所示，并将下采样的点云放入网格地图中。
其中将将下采样的点云放入网格地图中，包括：建立二维向量，向量第一维索引为（X轴坐标/m），向量第二维索引为（Y轴坐标/m），该二维向量中存储的值为该坐标的Z轴的值。
例如，下采样后的点云为P5(x,y,z)；第一维索引；第二维索引/>；二维向量/>；最后，如图4所示，构建的三维地图就存储在二维向量Vector中。
所述激光雷达重复扫描过程，并将新的点云更新在所述网格地图中，并将网格地图存储在二维向量Vector中。
基于所述网格地图对作业对象进行作业分析，以确定所述作业对象的特征和障碍物的位置，并基于所述作业对象的特征和所述障碍物的位置进行作业，包括：
提取所述作业对象的上下边沿轮廓。
其中，提取所述作业对象的上下边沿轮廓，包括：从所述网格地图中分割出高于地平面的部分，得到地平面以上的点云P7，地平面高度（即z值）根据作业场景自行设置。
根据点云信息，通过聚类算法得到不同物体的点云簇；所述点云信息包括点云的特征和大小。
根据所述点云簇的特点，提取出障碍物及作业对象的点云（例如：物料堆、矿堆等）P8。
其中，提取出障碍物及作业对象的点云P8为将所述预设角度对准物料堆，并在该角度下提取点云簇，将所述点云簇中点云数量最大的作为所述作业对象，将所述作业对象以外的点云簇作为所述障碍物。预设角度为雷达方向或车体方向。
在一些实施例中，提取出障碍物及作业对象的点云P8为将点云簇与图像识别融合，用深度学习的方法识别所述作业对象，并将所述作业对象以外的点云簇作为所述障碍物。
得到作业对象的点云P8后，在xy平面中，将所述作业对象的点云P8投影在第一直线L1上，得到投影后的点云P8`；所述第一直线L1由预设角度与所述作业对象的点云P8的最高点（z值最大点）在xy平面投影的点所构成；所述投影后的点云P8`的x、y值均在所述第一直线L1上；所述预设角度为激光雷达或车体的朝向；其中/>。
如图5所示，设A,B,C为作业对象点云P8映射在第一直线L1上的三个点，那么A,B,C的坐标分别为：
A`,B`,C`的坐标分别为：
将所述投影后的点云旋转所述预设角度的负值，得到旋转后的点云（如图5所示）。
沿x轴遍历所述旋转后的点云的所有z值，取出z值最大的点的三维坐标，得到上边沿点云。
对所述上边沿点云进行过滤，得到上边沿轮廓线。如图5所示，上边沿轮廓线为A`,B`,C`所形成的曲线。
将所述上边沿轮廓线旋转所述预设角度，得到在该角度（激光雷达/车体角度）下上边沿轮廓线。
在一些实施例中，也可以不使用投影的方法，直接对作业对象的点云P8直接旋转，遍历所有点云，取出最高点（z值最大点），同样也能得出上边沿轮廓线。
提取所述作业对象前边沿轮廓。
提取所述作业对象前边沿轮廓，包括：
在xy平面中，确定第二直线L2；所述第二直线为上边沿轮廓x轴最小值和最大值所形成的直线；也就是上边沿轮廓线在xy平面形成的两侧端点的直线，最小端点记为，最大端点记为/>。
计算作业对象的点云P8所有点位于第二直线L2的前侧还是后侧，切割掉位于所述第二直线L2后侧的点云，保留位于所述第二直线L2前侧的点云，得到前部点云P9。
对所述第二直线的两个端点旋转所述预设角度的负值，并基于旋转后的端点得到中值。例如，得出中值。
将所述前部点云P9旋转预设角度的负值，得到旋转后的前部点云，沿着x轴遍历所述旋转后的前部点云，将所述旋转后的前部点云的y值减去所述中值，得到前部点云差值△y；将所述前部点云差值△y中最大的差值作为前边沿轮廓点，将所述前边沿轮廓点集合所组成的曲线作为前边沿轮廓线；所述预设角度为激光雷达或车体的朝向。
在一些实施例中，可以将前部点云P9旋转，取|z|最小值，即最贴近xy平面（地面）的点，也可得到类似的前边沿轮廓，但若作业对象中部有突出物，则该突出物的点云不会包含前边沿轮廓中。
将所述前边沿轮廓线旋转所述预设角度，得到该角度下的前边沿轮廓线。
基于所述上下边沿轮廓和所述前边沿轮廓，确定所述作业对象的位置和体积。
其中，基于所述作业对象的位置和体积，通过所述工程机械对所述作业对象进行作业，包括：
通过所述前边沿轮廓和上边沿轮廓，定位所述作业对象的中心位置。例如，分别求前、上边沿轮廓的中心，再将2个中心点求均值。
通过所述作业对象的点云估算视野范围内所述作业对象的体积。例如，遍历所有点：体积≈网格大小m×网格大小m×该点的高度，所有点的体积相加即为估算体积。
通过所述前边沿轮廓或所述中心位置，规划作业位置。例如，实际作业中，一般都会先对前边沿突出的部分作业。
基于所述作业对象的位置和体积，通过所述工程机械对所述作业对象进行作业。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，其特征在于，包括：
对激光雷达扫描得到的点云进行滤波，得到原始点云；
对所述原始点云中工程机械部分的点云进行切割，得到切割后的点云；
确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云；
根据所述转换后的点云的坐标，确定点云的三维尺寸范围；
计算每个体素单元网格的总数量；
将所述转换后的点云进行体素网格化下采样，并将下采样的点云放入网格地图中；
所述激光雷达重复扫描过程，并将新的点云更新在所述网格地图中；
基于所述网格地图对作业对象进行作业分析，以确定所述作业对象的特征和障碍物的位置，并基于所述作业对象的特征和所述障碍物的位置进行作业；
其中，基于所述网格地图对作业对象进行作业分析，包括：
提取所述作业对象的上下边沿轮廓；
提取所述作业对象前边沿轮廓；包括：在xy平面中，确定第二直线；所述第二直线为上边沿轮廓x轴最小值和最大值所形成的直线；切割掉位于所述第二直线后侧的点云，保留位于所述第二直线前侧的点云，得到前部点云；对所述第二直线的两个端点旋转预设角度的负值，并基于旋转后的端点得到中值；将所述前部点云旋转预设角度的负值，得到旋转后的前部点云，沿着x轴遍历所述旋转后的前部点云，将所述旋转后的前部点云的y值减去所述中值，得到前部点云差值；将所述前部点云差值中最大的差值作为前边沿轮廓点，将所述前边沿轮廓点集合所组成的曲线作为前边沿轮廓线；所述预设角度为激光雷达或车体的朝向；将所述前边沿轮廓线旋转所述预设角度，得到该角度下的前边沿轮廓线；
基于所述上下边沿轮廓和所述前边沿轮廓，确定所述作业对象的位置和体积；
基于所述作业对象的位置和体积，通过所述工程机械对所述作业对象进行作业；包括：通过所述前边沿轮廓和上边沿轮廓，定位所述作业对象的中心位置；通过所述作业对象的点云估算视野范围内所述作业对象的体积；通过所述前边沿轮廓或所述中心位置，规划作业位置。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，其特征在于，确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云，包括：
以工程机械车体上的第一位置为原点，坐标系为右手法则；所述第一位置包括车体铰接点或车体后桥中心；
获取所述激光雷达安装位置的安装位姿和所述工程机械的车体姿态；所述安装位姿包括安装所述激光雷达的平移量和旋转量；所述车体姿态包括工程机械车体的旋转量；
通过旋转和平移的手段，将所述切割后的点云的坐标转换为以车体为坐标系的转换后的点云的坐标。
3.根据权利要求1所述的基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，其特征在于，确定坐标系原点，并基于所述坐标系原点将所述切割后的点云的坐标进行转换，得到转换后的点云，包括：
获取工程机械车体的车体全球定位和车体姿态，并基于所述车体全球定位和所述车体姿态，通过旋转和平移计算出车体的车***姿；所述车***姿包括车体的平移量和旋转量；
获取所述激光雷达安装位置的安装位姿；所述安装位姿包括安装所述激光雷达的平移量及旋转量；
根据所述车***姿和所述安装位姿，通过旋转和平移，将所述切割后的点云的坐标转换为以全球绝对位置为坐标系的转换后的点云的坐标。
4.根据权利要求1所述的基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，其特征在于，根据所述转换后的点云的坐标，确定点云的三维尺寸范围为将转换后的点云对应轴的坐标的最大值作为三维尺寸范围的最大值；其中，点云的三维尺寸范围的计算公式为：
其中，表示转换后的点云在x轴上的最大值；/>表示转换后的点云在x轴上的最小值；/>表示转换后的点云在y轴上的最大值；/>表示转换后的点云在y轴上的最小值；/>表示转换后的点云在z轴上的最大值；/>表示转换后的点云在z轴上的最小值。
5.根据权利要求1所述的基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，其特征在于，提取所述作业对象的上下边沿轮廓，包括：
从所述网格地图中分割出高于地平面的部分，得到地平面以上的点云；
根据点云信息，通过聚类算法得到不同物体的点云簇；所述点云信息包括点云的特征和大小；
根据所述点云簇的特点，提取出障碍物及作业对象的点云；
在xy平面中，将所述作业对象的点云投影在第一直线上，得到投影后的点云；所述第一直线由预设角度与所述作业对象的点云的最高点在xy平面投影的点所构成；所述投影后的点云的x和y值均在所述第一直线上；所述预设角度为激光雷达或车体的朝向；
将所述投影后的点云旋转所述预设角度的负值，得到旋转后的点云；
沿x轴遍历所述旋转后的点云，取出z值最大的点的三维坐标，得到上边沿点云；
对所述上边沿点云进行过滤，得到上边沿轮廓线；
将所述上边沿轮廓线旋转所述预设角度，得到下上边沿轮廓线。
6.根据权利要求5所述的基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，其特征在于，提取出障碍物及作业对象的点云为将所述预设角度对准物料堆，并在该角度下提取点云簇，将所述点云簇中点云数量最大的作为所述作业对象，将所述作业对象以外的点云簇作为所述障碍物。
7.根据权利要求5所述的基于激光雷达构建三维地图和作业分析的方法，其特征在于，提取出障碍物及作业对象的点云为将点云簇与图像识别融合，用深度学习的方法识别所述作业对象，并将所述作业对象以外的点云簇作为所述障碍物。
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