一种基于3D激光的地图构建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于3D激光的地图构建方法及系统，地图构建的方法：规划路线，并在移动机器人移动的过程中采集数据；使用地图构建工具载入所采集的数据；对相邻的激光数据进行初始配准；对相邻的激光数据进行精确配准；对移动机器人经过的相同区域进行闭环关联，建立闭环约束；对建立了闭环约束的整个地图进行全局优化求解；叠加所有的激光数据，输出激光地图。本发明专利技术不依赖GPS，不受GPS信号的制约；不用使用全站仪等测绘设备，避免了繁琐的测绘操作；可以使用人工闭环的方式，能够构建大规模室内外各种环境的地图；并且将数据采集和构图分离，可以离线对地图进行精细的调整，可以构建高精度的地图。

【技术实现步骤摘要】
一种基于3D激光的地图构建方法及系统
本专利技术涉及对环境的3D地图构建，特别是涉及用于移动机器人工作场景的3D地图构建的方法及系统。
技术介绍
在导航、模拟、机器人、虚拟/增强现实等众多智能控制或智能设备领域中，均需要以二维或三维的电子地图为基础，来进行进一步的开发或使用，因此，对真实环境进行地图构建，快速、有效并准确地将真实环境转化为二维或三维的电子地图，是广泛应用于智能控制或智能设备领域的基础性技术。在移动机器人领域，良好的电子地图更是机器人实现自主移动的前提和基础。对于移动机器人来说，自主行走是最重要的能力，也是最难解决的问题。为了能够实现移动机器人的自主行走，通常需要解决四个层面的问题：一、地图构建：对运行环境的轮廓进行感知测量，重建出环境的2D或3D结构，即构建出环境的2D或3D地图；二、定位解算：基于构建的地图和机器人当前的观测数据，解算出机器人在地图中的位置；三、路径规划：根据移动机器人当前位置和目标位置，规划出行走的路线；四、轨迹控制：根据移动机器人要走的路线和机器人与目标路线的偏差，控制机器人使得机器人沿着路线精确行走。从上述阐述中可以看到，移动机器人的定位解算、路径规划、轨迹控制与地图构建都密不可分，都是要基于地图构建才能得以实现，因此高效率高质量的3D地图构建具有非常重要的意义。3D地图构建主要有基于视觉的3D地图构建和基于3D激光的3D地图构建两类。基于视觉的3D地图构建通常具有远距离精度低、构建时易受光照和运动干扰等缺点。3D激光因为测距精度高，抗干扰能力强等优点，是目前来说比较理想的3D地图构建传感器。现有的3D激光地图构建方法中：有的搭配差分GPS以解决误差累计的问题，但依赖差分GPS的地图构建方法，无法解决GPS信号差的环境的地图构建；有的利用全站仪等测绘设备以解决地图扭曲变形问题，但需要另外搭配全站仪，而且测绘过程操作复杂；有的利用自动闭环检测算法以减小误差累积，但是对环境的结构化特征要求比较高，结构化环境不好的场景往往地图质量不佳，并且比较难构建大型地图。
技术实现思路
鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术通过融合移动机器人上的里程计、惯导和3D激光，利用里程计和惯导做航迹递推为激光的配准提供初值，加速了激光配准的速度，并能有效避免激光数据不佳时配准的失效。本专利技术还可以通过自动或人工闭环的方式，对移动机器人走过的任意环境做精确的闭环，能适应室外结构化不好的场景，可以构建室内室外各种环境的大型地图。同时，本专利技术通过将地图数据采集和地图构建分离，可以离线对地图进行反复精细的调整，能够构建出高精度的各种规模的3D地图。并且本专利技术不需依赖GPS和全站仪，因此操作简单方便且高效。一方面，本专利技术提供一种基于3D激光的地图构建方法，包括以下步骤：S1、规划路线，并在移动机器人移动的过程中采集数据；S2、使用地图构建工具载入所采集的数据；S3、对相邻的激光数据进行初始配准；S4、对相邻的激光数据进行精确配准；S5、对移动机器人经过的相同区域进行闭环关联，建立闭环约束；S6、对建立了闭环约束的整个地图进行全局优化求解；S7、叠加所有的激光数据，输出激光地图。本专利技术的一个实施例中，步骤S1包括：根据以下一个或多个原则规划路线：(i)先走大的闭环路线，再走内部的小闭环路线；(ii)尽量避免在同一条路上来回走；(iii)能闭合的路线尽量闭合。本专利技术的另一个实施例中，步骤S1包括：采集移动机器人行走过程中的里程数据、惯导数据和激光数据。本专利技术的另一个实施例中，步骤S1包括：通过融合里程数据和惯导数据递推移动机器人的行走轨迹，然后持续判断移动机器人的行走，每行走一定距离或转过一定角度即保存一帧激光数据。本专利技术的另一个实施例中，步骤S3包括：利用里程数据和惯导数据对移动机器人的行走轨迹进行航迹递推解算，然后将行走过程中保存的每帧激光数据按航迹递推出来的位置进行叠加，从而完成激光数据的初始配准。本专利技术的另一个实施例中，步骤S4包括：将步骤S3中得到的初始配准结果作为相邻两帧激光数据配准的初始值，利用正态分布变换对相邻两帧激光再进行精确配准。本专利技术的另一个实施例中，步骤S4包括：利用精确配准得到的位姿来更新移动机器人行走的轨迹。本专利技术的另一个实施例中，步骤S5包括：对移动机器人行走过程中的激光数据进行遍历，对移动机器人经过的相同区域的数据进行关联。本专利技术的另一个实施例中，步骤S5包括：S5.1、选择可以闭环关联的激光数据，将其移动到能够配准的相对位姿处，从而得到匹配初始值；S5.2、通过正态分布变换，基于所得到的匹配初始值进行精确配准，以得到两帧闭环激光数据精确的相对位姿。本专利技术的另一个实施例中，步骤S5包括：以自动和/或人工的方式进行闭环关联。本专利技术的另一个实施例中，步骤S6包括：根据相邻帧激光数据的匹配关系和闭环建立的激光数据的匹配关系，从概率上求解最优的移动机器人采集的每帧激光数据的全局位姿。本专利技术的另一个实施例中，步骤S7包括：将激光数据叠加全局位姿，并将激光数据全部变换到统一的坐标系中去，从而得到统一坐标系的激光数据。另一方面，本专利技术提供一种基于3D激光的地图构建系统，包括：路线规划模块，所述路线规划模块被配置为人工针对要构建地图的实际场景，规划移动机器人行走的路线；数据采集模块，所述数据采集模块包括：移动机器人，被配置为能够根据预先设定的指令或者以实时控制的方式进行移动或行走；传感器，包括里程计、惯导、3D激光；以及数据采集装置，搭载在所述移动机器人上，被配置为能够在所述移动机器人行走的过程中采集各项数据；地图构建模块，所述地图构建模块包括：数据载入模块，被配置为能够载入所采集到的各项数据；初始配准模块，被配置为能够利用所载入的数据对激光数据进行初始配准，以得到初始值；精确配准模块，被配置为能够基于所述初始值，进一步对激光数据进行精确配准；闭环关联模块，被配置为能够对所述移动机器人经过的相同区域进行闭环关联，建立闭环约束；以及全局优化模块，被配置为能够对建立了闭环约束的整个地图进行全局优化求解；以及地图输出模块，所述地图输出模块被配置为能够基于所述地图构建模块的处理结果输出激光地图。本专利技术的一个实施例中，所述路线规划模块被配置为人工根据以下一个或多个原则规划路线：(i)先走大的闭环路线，再走内部的小闭环路线；(ii)尽量避免在同一条路上来回走；(iii)能闭合的路线尽量闭合。本专利技术的另一个实施例中，所述数据采集模块被配置为能够采集所述移动机器人行走过程中的里程数据、惯导数据和激光数据。本专利技术的另一个实施例中，所述数据采集模块被配置为能够通过融合所述里程数据和所述惯导数据递推所述移动机器人的行走轨迹，持续判断所述移动机器人的行走，每行走一定距离或转过一定角度即保存一帧所述激光数据。本专利技术的另一个实施例中，所述初始配准模块被配置为能够利用所述里程数据和所述惯导数据对所述移动机器人的行走轨迹进行航迹递推解算，并将行走过程中保存的每帧激光数据按航迹递推出来的位置进行叠加。本专利技术的另一个实施例中，所述精确配准模块被配置为能够将初始配准结果作为相邻两帧激光数据配准的初始值，利用正态分布变换对相邻两帧激光再进行精确配准。本专利技术的另一个实施例中，所述精确配准模块被配置为能够利用精确配准得到的位姿来更新本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于3D激光的地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、规划路线，并在移动机器人移动的过程中采集数据；S2、使用地图构建工具载入所采集的数据；S3、对相邻的激光数据进行初始配准；S4、对相邻的激光数据进行精确配准；S5、对移动机器人经过的相同区域进行闭环关联，建立闭环约束；S6、对建立了闭环约束的整个地图进行全局优化求解；S7、叠加所有的激光数据，输出激光地图。

【技术特征摘要】
1.一种基于3D激光的地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、规划路线，并在移动机器人移动的过程中采集数据；S2、使用地图构建工具载入所采集的数据；S3、对相邻的激光数据进行初始配准；S4、对相邻的激光数据进行精确配准；S5、对移动机器人经过的相同区域进行闭环关联，建立闭环约束；S6、对建立了闭环约束的整个地图进行全局优化求解；S7、叠加所有的激光数据，输出激光地图。2.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S1包括：根据以下一个或多个原则规划路线：(i)先走大的闭环路线，再走内部的小闭环路线；(ii)尽量避免在同一条路上来回走；(iii)能闭合的路线尽量闭合。3.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S1包括：采集移动机器人行走过程中的里程数据、惯导数据和激光数据。4.根据权利要求3所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S1包括：通过融合里程数据和惯导数据递推移动机器人的行走轨迹，然后持续判断移动机器人的行走，每行走一定距离或转过一定角度即保存一帧激光数据。5.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S3包括：利用里程数据和惯导数据对移动机器人的行走轨迹进行航迹递推解算，然后将行走过程中保存的每帧激光数据按航迹递推出来的位置进行叠加，从而完成激光数据的初始配准。6.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S4包括：将步骤S3中得到的初始配准结果作为相邻两帧激光数据配准的初始值，利用正态分布变换对相邻两帧激光再进行精确配准。7.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S4包括：利用精确配准得到的位姿来更新移动机器人行走的轨迹。8.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S5包括：对移动机器人行走过程中的激光数据进行遍历，对移动机器人经过的相同区域的数据进行关联。9.根据权利要求8所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S5包括：S5.1、选择可以闭环关联的激光数据，将其移动到能够配准的相对位姿处，从而得到匹配初始值；S5.2、通过正态分布变换，基于所得到的匹配初始值进行精确配准，以得到两帧闭环激光数据精确的相对位姿。10.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S5包括：以自动和/或人工的方式进行闭环关联。11.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S6包括：根据相邻帧激光数据的匹配关系和闭环建立的激光数据的匹配关系，从概率上求解最优的移动机器人采集的每帧激光数据的全局位姿。12.根据权利要求1所述的地图构建方法，其特征在于，步骤S7包括：将激光数据叠加全局位姿，并将激光数据全部变换到统一的坐标系中去，从而得到统一坐标系的激光数据。13.一种基于3D激光的地图构建系统，其特征在于包括：路线规划模块，所述路线规划模块为人工针对要构建地图的实际场景，规划移动机器人行走的路线；数据采集模块，所述数据采集模块包括：移动机器人，被配置为能够根据预先设定的指令或者以实时控制的方式进行移动或行走；以及传感器，在移动机器人上安装里程计、惯导、3D激光三种传感器，里程计测量移动机器人的移动速度，惯导测量移动机器人的转速和姿态，3D激光对环...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄鸿，陶熠昆，刘杰，金律君，
申请(专利权)人：浙江国自机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33