【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达与单目相机的障碍物检测与测量方法
[0001]本专利技术属于移动机器人
，更具体地，涉及一种基于激光雷达与单目相机的障碍物检测与测量方法。
技术介绍
[0002]目前，随着科学技术的不断发展，机器人技术逐渐成熟且趋于智能化。目前较为广泛的应用有无人驾驶、扫地机器人、服务机器人以及巡检机器人等。这些机器人的智能化离不开其对环境信息的感知，而障碍物检测与测量是移动机器人环境感知领域的重要组成部分。
[0003]障碍物检测与测量即机器人利用自身所搭载传感器获得环境信息。障碍物检测与测量是移动机器人完成避障与路径规划的前提，也是移动机器人环境感知的基本目标。激光雷达作为障碍物检测的常用传感器，但其只能获得环境的二维信息，难以使机器人准确探知三维环境；单目相机可以获得较为丰富的环境信息，但其无法提供物体的尺度信息，而且容易受到机器人自身运动的影响。单一传感器难以解决障碍物检测与测量问题
[0004]对于室内移动机器人如何解决上述出现的问题，准确检测障碍物与测量其尺寸成为移动机器人研究的热点问题。<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达与单目相机的障碍物检测与测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对激光雷达与单目相机进行联合标定，得到标定信息；步骤2、通过所述单目相机获取障碍物对应的第一图像信息，利用训练好的深度学习网络模型对所述第一图像信息进行目标检测，得到障碍物位置信息；步骤3、利用图像分割算法对所述障碍物位置信息中的环境背景干扰信息进行去除，得到障碍物目标区域信息；步骤4、利用边缘检测算法对所述障碍物目标区域信息进行轮廓提取，得到轮廓信息；对所述障碍物目标区域信息中的激光雷达点进行曲率计算，得到曲率信息；根据所述轮廓信息和所述曲率信息得到障碍物的测量面；步骤5、基于所述标定信息和所述障碍物的测量面上的激光雷达数据，得到障碍物的尺寸信息。2.根据权利要求1所述的基于激光雷达与单目相机的障碍物检测与测量方法，其特征在于，所述标定信息包括所述单目相机的内参，以及所述激光雷达相对于所述单目相机的旋转矩阵和位移矩阵；所述步骤1包括以下子步骤：步骤1.1、制作联合标定板，所述联合标定板包括黑白棋盘格；步骤1.2、将所述联合标定板置于所述单目相机与所述激光雷达的正前方，使所述单目相机能够获得所述黑白棋盘格的全貌，同时确保能有大于第一数量的激光雷达点击中所述联合标定板，并获得击中所述联合标定板的激光雷达点的坐标信息；步骤1.3、利用张正友标定法对所述单目相机进行标定，获得所述单目相机的内参和联合标定板的空间平面方程；步骤1.4、根据所述联合标定板的空间平面方程和所述击中联合标定板的激光雷达点的坐标信息，得到所述激光雷达相对于所述单目相机的旋转矩阵和位移矩阵。3.根据权利要求2所述的基于激光雷达与单目相机的障碍物检测与测量方法，其特征在于，所述步骤1.3中，假设世界坐标系下所述黑白棋盘格所属的平面方程为Z＝0，且所述黑白棋盘格左下角的第一个黑白方块角点为世界坐标系原点，得到所述黑白棋盘格上每个黑白方块角点在世界坐标系下的位置信息；利用所述单目相机获取标定图像，对所述标定图像进行角点检测，得到每个黑白方块角点的像素坐标；假设三维坐标系下的一黑白方块角点为P
w
(X
w
,Y
w
,0)，Pw的像素点坐标为(u1,v1)，将三维坐标转换为齐次坐标，根据公式(1)有：式中，R
wc
为世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵；t
wc
为世界坐标系到相机坐标系的位移向量；c
x
、c
y
分别为单目相机在x轴、y轴上的光圈中心位置；f
x
、f
y
分别为单目相机在x轴、y轴上的焦距；
利用PnP算法对公式(1)中未知的R
wc
与t
wc
进行求解，通过将每个黑白方块角点由世界坐标系转换到相机坐标系下，再利用三个角点坐标确定标定平面在相机坐标系下的空间平面方程，所述空间平面方程记为：Ax+By+Cz+D＝0，其中，A、B、C、D为空间平面方程的参数。4.根据权利要求2所述的基于激光雷达与单目相机的障碍物检测与测量方法，其特征在于，所述步骤1.4中，通过公式(2)得到所述激光雷达相对于所述单目相机的旋转矩阵和位移矩阵：式中，R为激光雷达相对于单目相机的旋转矩阵；t为激光雷达相对于单目相机的位移矩阵；(X
i
,Y
i
,Z
i
)(i＝1,2,...n)为第i个击中联合标定板的激光雷达点的坐标；A、B、C、D为空间平面方程的参数。5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋林，马先重，聂文康，赵慧，雷斌，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：
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