申请/专利权人：中南大学

申请日：2021-09-14

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113850864B

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G06T3/073;G06F18/214;G06F18/10;G06F18/22;G01S19/48;G01S17/86

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.01.14#实质审查的生效;2021.12.28#公开

摘要：本发明公开了一种面向移动机器人的GNSS激光雷达回环检测方法，该方法包括：步骤1：采用激光雷达获取点云帧并进行滤波处理；步骤2：获取当前点云帧和候选点云帧在里程计下和GNSS下的距离，用来计算距离特征回环相似度；步骤3：将输入点云投影到二维平面上，用来计算基于强度的全局特征回环相似度；步骤4：使用FPFH特征计算基于点快速特征回环相似度；步骤5：结合距离特征、点云全局特征及快速点局部特征融合得到回环总相似度；步骤6：若回环总相似度大于设定阈值，则判断当前帧和候选帧构成回环约束，否则，当前帧和候选帧不形成回环约束。基于该方法有效解决移动机器人在大规模环境下的回环检测问题，同时减少了漏检现象，提高了检测精度。

主权项：1.一种面向移动机器人的GNSS激光雷达回环检测方法，其特征在于，该方法采用点云的全局特征和局部特征以及GNSS信息实现高精度的点云场景识别，包括以下步骤：步骤1：采用多线激光雷达获取两个场景下的点云帧，同时对两个场景下的点云帧进行滤波处理，包括去除地面点云、离群点和降采样；之后，得到预处理后待检测的两帧激光点云帧，P＝{p1,p2,...,pn}和P'＝{p'1,p'2,...,p'n}；步骤2：获取当前点云帧P和候选点云帧P’分别在里程计下和GNSS下的距离d1和d2，用来计算基于GNSS信息的距离特征回环相似度；具体的：通过里程计获得两帧相对坐标，计为x1,y1,z1和x2，y2,z2，里程计下的距离计算为：d1P,P'＝x1-x22+y1-y22+z1-z22121GNSS下得到两帧点云帧的经纬高度坐标，分别计为：lat1,lng1,alt1和lat2,lng2,alt2，采用高度补偿后的距离按如下公式计算： 其中，rkm为地球半径；距离特征描述用两者差值表示，如下式：ΔdP,P'＝|d1P,P'-d2P,P'|3步骤3：将输入的每一帧点云在鸟瞰图的视野下投影到二维平面上，并采用极坐标表示，用来计算基于强度的全局特征回环相似度；具体的，每个三维点pk＝{xk,yk,zk,Ik}从而得下式： 因此点云在极坐标下可分布在一个M×N的二维矩阵子空间，每一块可以表示为： 其中，i∈{1,2,..,M},j∈{1,2,...,N}，Lmax为激光点云帧水平面上最远扫描距离；其中矩阵中的每一个元素采用强度信息描述为： 其中C为Wij中点云总数目；两帧之间的强度相似度计算如下： 其中Vi和V’i分别为点云帧P和P’对于二维子空间矩阵的第i个列向量；步骤4：使用FPFH特征计算基于点快速特征回环相似度；计算两帧点云的特征向量Hi和Hj的相似度如下式： 其中，N表示特征向量H中元素的集合；HiN表示特征向量Hi中任一元素；HjN表示特征向量Hj中任一元素；表示特征向量Hi的元素均值；表示特征向量Hj的元素均值；K表示点云总数目；步骤5：结合GNSS信息的距离特征、基于强度的全局特征和快速点局部特征融合计算得到回环总相似度；具体的： 其中，当ΔdP,P'大于设定阈值时，说明里程计估计的距离与GNSS估计的距离相差较远，此时GNSS可能处于失效过程中，对于GNSS拒绝情况下，其权重值w＝0，否则w取设定常数；其中λ为强度信息全局特征权重常数；步骤6：若回环总相似度大于设定阈值，则判断当前帧和候选帧构成回环约束，检测到回环，否则，当前帧和候选帧不形成回环约束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 一种面向室外移动机器人的GNSS/LIDAR回环检测方法

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