基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统及方法，系统包括移动载体机器、履带轮、轮速计、惯性测量系统IMU、旋转雷达、工控机和电源。其中轮速计安装于履带轮上，惯性测量系统IMU、旋转雷达和工控机安装于移动载体机器上，轮速计、惯性测量系统IMU、旋转雷达分别与工控机电连接。基于上述系统的巷道三维重建方法给点云置信度赋值以及基于置信度的点云融合，获得了更为精准的巷道场景点云。对巷道点云进行了表面重建，使得地面监控人员更直观的观测到巷道环境。直观的观测到巷道环境。直观的观测到巷道环境。

【技术实现步骤摘要】
基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统及方法


[0001]本专利技术涉及三维空间立体建模
，尤其涉及一种基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统及方法。

技术介绍

[0002]三维空间立体建模技术、适用于煤矿行业地下矿井掘进、地铁等巷道等场景，而现有的巷道等地下环境的三维重建方式使用激光雷达、IMU、GPS等几种传感器，大多为非在线的方式，且创建的三维模型、位姿精度较低。
[0003]非在线的巷道三维重建方式无法为煤矿井下巷道掘进的少人、无人化作业提供环境信息。同时精度较低的三维重建方式会给巷道掘进提供错误的环境信息，最终导致巷道成型误差大，甚至精度达不到工程要求。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统及方法。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统，系统包括：
[0006]移动载体机器、履带轮、轮速计、惯性测量系统IMU、旋转雷达、工控机和电源；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统，其特征在于，系统包括移动载体机器(7)、履带轮(1)、轮速计(2)、惯性测量系统IMU(4)、旋转雷达(5)、工控机(6)和电源(3)；所述轮速计(2)安装于履带轮(1)上，所述惯性测量系统IMU(4)、旋转雷达(5)和工控机(6)安装于移动载体机器(7)上；所述轮速计(2)、惯性测量系统IMU(4)、旋转雷达(5)分别与工控机(6)电连接；所述电源为轮速计(2)、惯性测量系统IMU(4)、旋转雷达(5)以及工控机(6)供电。2.根据权利要求1所述的基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统，其特征在于，所述工控机(6)包括处理器和存储器；所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现巷道的三维重建。3.根据权利要求1所述的基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统，其特征在于，所述旋转雷达(5)包括激光雷达、旋转云台和旋转轴；所述旋转轴垂直于地面，并以恒定的速度旋转；所述激光雷达与旋转轴固定连接，并使激光雷达的扫描平面垂直于地面；固定连接的激光雷达与旋转轴随着旋转云台一起旋转。4.采用权利要求1至3所述的基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统进行巷道三维重建的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统建立坐标系，并对旋转雷达进行标定；步骤2：静态的获取旋转雷达采集的三维点云数据，赋予点云中每一个点一个置信度，并去除置信度为零的点；步骤3：通过滤波处理，对三维点云数据进行去除离群点、去除移动载体机器机身点云和体素化操作；步骤4：获取IMU的惯性数据、轮速计的速度数据，通过卡尔曼算法融合获取移动载体机器位移数据；步骤5：对前后两帧点云数据进行配准，获取高精度点云位姿；步骤6：去除历史帧的点云数据中的工作面；步骤7：基于置信度进行点云融合，获得三维巷道模型。5.根据权利要求4所述的采用基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统进行巷道三维重建的方法，其特征在于，所述步骤1的过程如下：步骤1.1：根据移动载体机器建立移动载体坐标系T
E
；步骤1.2：根据惯性测量系统IMU建立IMU坐标系T
I
；步骤1.3：根据旋转雷达建立旋转雷达坐标系T
L
；步骤1.4：建立世界坐标系T
W
，并初始化与移动载体坐标系T
E
重合；步骤1.5：建立世界坐标系2T
W2
，并初始化与IMU坐标系T
I
重合；步骤1.6：激光雷达采集连续两帧点云，使用Calidar Calibration方法，获得激光雷达坐标系到云台坐标系的标定矩阵。6.根据权利要求5所述的采用基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统进行巷道三维重建的方法，其特征在于，所述步骤2的过程如下：步骤2.1：在移动载体机器静止时，静态的采用激光雷达获取巷道静态的二维点云数据和旋转云台的转角；步骤2.2：根据静态的二维点云数据、旋转云台的转角以及步骤1.6得到的标定矩阵，获
得旋转雷达坐标系下的三维点云数据；步骤2.3：根据旋转雷达坐标系下的三维点云数据以及旋转雷达坐标系与移动载体坐标系的坐标变换矩阵，获得移动载体坐标系下的三维点云数据；步骤2.4：测试不同距离下雷达精度，获得不同距离下雷达的精度变化情况，为点云中每一个点设置置信度，过程如下：步骤2.4.1：获取激光雷达点云数据中每个测距点到雷达的距离；步骤2.4.2：测试不同距离下雷达精度，并获得不同距离下雷达的精度变化情况；步骤2.4.3：根据精度测试结果，为点云中每一个点设置一个0～1范围内的置信度，数值越大，点云置信度越高；步骤2.5：判断点云中点的置信度是否为零，若为零，则剔除该点。7.根据权利要求6所述的采用基于旋转雷达和IMU的巷道三维重建系统进行巷道三维重建的方法，其特征在于，所述步骤3的过程如下：步骤3.1：利用统计滤波器对三维点云数据进行去除离群点操作，得到去除离群点后的点云数据，过程如下：步骤3.1.1：遍历点云，计算每个点与其最近的k个邻居点之间的平均距离；步骤3.1.2：计算所有平均距离的均值μ...

【专利技术属性】
技术研发人员：程红太，郭小林，席会东，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：