一种直道场景线段型雷达数据处理及位姿获取方法技术

本发明专利技术公开了直道场景线段型雷达数据处理及位姿获取方法，包括以下步骤：s1.通过基于数据特征的分组策略，将雷达数据初步分组，获得机器人左侧雷达数据和右侧雷达数据；s2.通过基于分组的匹配筛选策略，将左侧雷达数据逐一和右侧雷达数据比较斜率，得到左侧最优雷达数据和右侧最优雷达数据；s3.使用几何学方法根据当前所述左侧最优雷达数据和右侧最优雷达数据得到描述机器人在环境中的三个位姿参数；s4.基于优选数据的平滑降噪策略，将三个位置参数分别存入各自平滑数组中，替换过期数据，抑制当前数据的剧烈变化，取得准确的位姿信息；本方法对于复杂雷达数据段具有鲁棒性，经过简单的判断策略能获取准确的相对环境位姿信息，进而转换为机器人位姿。

【技术实现步骤摘要】
一种直道场景线段型雷达数据处理及位姿获取方法
本专利技术涉及一种传感数据处理领域的雷达数据处理及姿态信息获取方法。具体的，本专利技术涉及一种平行直道条件下，机器人使用空间分组、配对选取、平滑处理策略对初级雷达数据进行处理并获取机器人相对于环境位姿信息的方法。
技术介绍
移动机器人由于具有替代人进行大范围高速度空间运动的能力，也能在许多极端环境下工作，因而在机器人领域占有很大比重。随着自动驾驶、水下机器人控制等机器人技术的兴起，视觉识别、雷达监测等外部传感器及相关数据处理的策略都被广泛的应用。机器人操作系统(ROS)及数量逐年增加的功能包为机器人的运动控制开发、传感数据的应用带来很多便利，但其也有许多不完善的地方，其中，obstacle_detect等处理二维雷达数据的功能包能够通过最小二乘法获得结构性的障碍物描述数据，如用以描述平面的线段型雷达数据和用以描述多边形的圆形雷达数据，然而该类初级数据具有数据数量不定，坐标特征不统一等问题，难以直接运用于机器人的位姿识别当中用以上层路径规划。现有雷达数据处理程序中，处理方法往往不能直接用于机器人的位姿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种直道场景线段型雷达数据处理及位姿获取方法，其特征在于，包括以下步骤：/ns1.通过基于数据特征的分组策略，将雷达数据初步分组，获得机器人左侧雷达数据和右侧雷达数据；/ns2.通过基于分组的匹配筛选策略，将左侧雷达数据逐一和右侧雷达数据比较斜率，得到左侧最优雷达数据和右侧最优雷达数据；/ns3.使用几何学方法根据当前所述左侧最优雷达数据和右侧最优雷达数据得到描述机器人在环境中的三个位姿参数：距环境右边界线距离、相对运动夹角、左右边线宽度；/ns4.基于优选数据的平滑降噪策略，将所述距右边界线距离、相对运动夹角、边界线宽度分别存入各自平滑数组中，替换过期数据，抑制当前数据的剧烈变化，从而取...

【技术特征摘要】
1.一种直道场景线段型雷达数据处理及位姿获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1.通过基于数据特征的分组策略，将雷达数据初步分组，获得机器人左侧雷达数据和右侧雷达数据；
s2.通过基于分组的匹配筛选策略，将左侧雷达数据逐一和右侧雷达数据比较斜率，得到左侧最优雷达数据和右侧最优雷达数据；
s3.使用几何学方法根据当前所述左侧最优雷达数据和右侧最优雷达数据得到描述机器人在环境中的三个位姿参数：距环境右边界线距离、相对运动夹角、左右边线宽度；
s4.基于优选数据的平滑降噪策略，将所述距右边界线距离、相对运动夹角、边界线宽度分别存入各自平滑数组中，替换过期数据，抑制当前数据的剧烈变化，从而取得稳定准确的位姿信息。


2.根据权利要求1所述的直道场景线段型雷达数据处理及位姿获取方法，其特征在于，步骤s1具体包括:
s11.对机器人和环境分别建立固连在机器人与环境固定点上的坐标系；
s12.固定在机器人上的雷达点云数据经过最小二乘法拟合后获得线段数据；所述线段数据通过基于所述固连在机器人上的坐标系中的坐标点表征；
s13.通过对线段数据坐标综合处理，将线段数据初步分为左、右两组表征左边界和右边界。


3.根据权利要求1所述的直道场景线段型雷达数据处理及机器人位姿获取方法，其特征在于，步骤s2具体包括:
s21.通过逐一比较左边界...

【专利技术属性】
技术研发人员：柏龙，古锐，黄志鹏，陈晓红，孙园喜，彭艳，蒲华燕，罗均，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50