【技术实现步骤摘要】
旋转式三维激光雷达的点云匹配方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种激光雷达点云特征提取及其配准方法，具体涉及一种旋转式三维激光雷达的点云匹配方法及系统。
技术介绍
[0002]随着驾驶辅助系统(AID)及无人驾驶技术的快速发展，三维激光雷达作为其重要的环境感知传感器得以快速发展并产生了大量的成熟产品。激光雷达作为一种大数据量环境感知模块现已被广泛应用于家用扫地机器人及自动驾驶的地图创建、车道感知等。所有激光雷达产生的点云都是相对于其自身局部坐标系的位置，要获得该位置在全局坐标系的表达需要进行位姿参数的求解，该参数求解的核心技术是三维点云的匹配，而匹配的关键点是点云特征的提取及使用方法。
[0003]三维激光点云特征提取及其应用的方法，吸引了广大的科技工作者及爱好者投身其中，并且产生了众多有益的成果。这些特征提取及点云匹配成果大多将三维激光点云作为一种无序点云来进行处理，因而要较为完整体表达这些点云的特性，需要引入大量的额外参数(法向量，匹域统计特性等)，并且一般需要考虑较大局部空间尺度以保证特征表达的完备性。当满足以上要求时，使得每一个点其对应特征的维度会远高于其位置表达的维度，这极大的增加了运算成本及存储成本。而对应于目前主流的机械激光雷达而言，其更趋近于有序点云的特征，再使用上述点云特征来进行匹配处理，在保证实时性下往往需要高性能的运算单元，而这些高性能运算单元会带来更高空间、散热、供电等要求，这会变相增大一个系统的复杂度。
技术实现思路
[0004]本专利技术要解决的问题是针对现有三...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种旋转式三维激光雷达的点云匹配方法，所述旋转式三维激光雷达(10)设置在载体上，所述旋转式三维激光雷达(10)具有在高度方向上间隔设置的J个雷达线，其特征在于，载体行进时，旋转式三维激光雷达(10)旋转且扫描四周环境，定义第i个采样周期得到的旋转式三维激光雷达(10)的点云数据为第i帧点云数据，第i帧点云数据中由第j个雷达线扫描的各个环境位置点的数据构成第i帧点云数据的第j个雷达环，定义环境位置点M
i,j,k
为第i帧点云数据中由第j个雷达线扫描的第k个环境位置点，所述点云数据为带有时间戳信息和雷达线序号的点云数据；步骤(A)：根据第i帧点云数据判断环境位置点M
i,j,k
对应的水平方向上的环境角度变化值θ1(i,j,k)是否在预设角度范围内，若判断结果为是，则判定环境位置点M
i,j,k
为第一特征点，否则，判定环境位置点M
i,j,k
为第二特征点，j＝1,2,
…
,J，k＝1,2,
…
,K，K为每个雷达线在每个采样周期中扫描的环境位置点的个数；步骤(B)：构建误差方程求解误差方程，得到i+1帧到i帧平移参数tr
i+1
＝(dx
i+1
,dy
i+1
,dz
i+1
)
T
、偏航角ψ'
i+1
、翻滚角俯仰角θ'
i+1
；其中：ψ
′
i+1
、θ'
i+1
分别为第i帧点云数据到第i+1帧点云数据变换的偏航角、翻滚角、俯仰角，偏航角ψ'
i+1
根据第i帧点云数据与第i+1帧点云数据中具有对应关系的环境位置点在雷达环中所在位置序号之差、旋转式三维激光雷达(10)的转动参数计算得到；EA
i+1,u1
为第u1个第一直线与坐标(xa'
i+1,u1
,ya'
i+1,u1
,za'
i+1,u1
)之间的距离，EB
i+1,v1
为第v1个第一平面与坐标(xb'
i+1,v1
,yb'
i+1,v1
,zb'
i+1,v1
)之间的距离；第u1个第一直线为经过第i+1帧中第u1个第一特征点在第i帧点云数据中的对应位置点、第i+1帧中第u1个第一特征点在第i帧点云数据中的对应位置点的同位位置点的直线；u1＝1,2,
…
,U(i+1)，U(i+1)为与第i帧点云数据的雷达环具有对应关系的第i+1帧点云数据的雷达环中第一特征点的总数；第v1个第一平面由第i+1帧中第v1个第二特征点在第i帧点云数据中的对应位置点和次对应位置点、第i+1帧中第v1个第二特征点在第i帧点云数据中的对应位置点的同位位置点形成；v1＝1,2,
…
,V(i+1)，V(i+1)为与第i帧点云数据的雷达环具有对应关系的第i+1帧点云数据的雷达环中第二特征点的总数；坐标(xa
i+1,u1
,ya
i+1,u1
,za
i+1,u1
)为U(i+1)个第一特征点中第u1个第一特征点的坐标；坐标(xb
i+1,v1
,yb
i+1,v1
,zb
i+1,v1
)为V(i+1)个第二特征点中第v1个第二特征点的坐标；旋转矩阵
其中，四元数q
i+1
的表达式如下步骤(C)：对于第i+1帧点云数据中的各个环境位置点的坐标(x
i+1,j,k
,y
i+1,j,k
,z
i+1,j,k
)，利用下式计算变换后坐标(x'
i+1,j,k
,y'
i+1,j,k
,z'
i,j,k
)(x'
i+1,j,k
,y'
i+1,j,k
,z'
i,j,k
)
T
＝R
i+1
×
(x
i+1,j,k
,y
i+1,j,k
,z
i+1,j,k
)
T
+tr
i+1
。2.根据权利要求1所述的旋转式三维激光雷达的点云匹配方法，其特征在于，第i+1帧点云数据、第i帧点云数据的雷达环、环境位置点的对应关系确定方法采用如下步骤(PA)
‑
步骤(PC)：步骤(PA)：若环境位置点M
i,j,k
为第一特征点，则令环境位置点M
i,j,k
对应的第一参数值P
i,j,k
＝1，否则，令P
i,j,k
＝0，构建第一序列A
i,j
＝{P
i,j,1
,P
i,j,2
,
…
,P
i,j,K
}；步骤(PB)：令jb为预设的雷达环序号，比较第i帧点云数据中各个雷达环与第i+1帧点云数据中第jb个雷达环的相似度，具体包括如下步骤(PB1)
‑
步骤(PB5)：步骤(PB1)：按照元素顺序，将序列A
i+1,jb
的K个元素划分为K/L组，令s＝1,2,
…
,K/L，第s组中的L个元素进行逻辑或运算后得到元素Q
i+1,jb,s
，从而得到序列A
’
i+1,jb
＝{Q
i+1,jb,1
,Q
i+1,jb,2
,
…
,Q
i+1,jb,K/L
}；若Q
i+1,jb,1
＝1，则A”i+1,jb
＝A
’
i+1,jb
，若Q
i+1,jb,1
＝0，则通过序列A
’
i+1,jb
中元素的循环顺序向前移位，将序列A
’
i+1,jb
中位于Q
i+1,jb,1
之后的第一个不为0的元素作为序列中的第1个元素，得到序列A”i+1,jb
，其中，Shift(i+1,jb)为序列A”i+1,jb
相对于序列A
’
i+1,jb
移位的个数，若Q
i+1,jb,1
＝1，则Shift(i+1,jb)＝0；步骤(PB2)：按照元素顺序，将序列A
i,1
的K个元素划分为K/L组，令s＝1,2,
…
,K/L，第s组中的L个元素进行逻辑或运算后得到元素Q
i,1,s
，从而得到序列A
’
i,1
＝{Q
i,1,1
,Q
i,1,2
,
…
,Q
i,1,K/L
}；步骤(PB3)：通过序列中元素的循环顺序向前移位，将序列A
’
i,1
中每个值为1的元素分别作为序列中的第1个元素，得到BM1(i,1)个序列B”i,1,1
、B”i,1,2
、
…
、B”i,1,BM1(i,1)
，BM1(i,1)为序列A
’
i,1
中值为1的元素的数量，BM1(i,1)个序列中的每个序列均与序列A”i+1,jb
进行比较，得到BM1(i,1)个相似度值，所述BM1(i,1)个相似度值中的最大值为第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第1个雷达环的相似度，按照同样方法，求得第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第2个雷达环的相似度、第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第3个雷达环的相似度、
……
、第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第J个雷达环的相似度；步骤(PB4)：将第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第1个雷达环的相似度、第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第2个雷达环的相似度、
……
、第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第J个雷达环的相似度的大小进行比较，确定最大值对应的是第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第ja个雷达环的相似度值；步骤(PB5)：计算将序列A
’
i,ja
‑1中的元素循环顺序向前移动Shift(i,ja)个位置得到的序列、将序列A
’
i+1,jb
‑1中的元素循环顺序向前移动Shift(i+1,jb)个位置得到的序列的相似度，且计算将序列A
’
i,ja+1
中的元素循环顺序向前移动Shift(i,ja)个位置得到的序列、将序
列A
’
i+1,jb+1
中的元素循环顺序向前移动Shift(i+1,jb)个位置得到的序列的相似度，若本步骤(PB5)中计算得到的相似度均不小于预设相似度阈值或不小于第i+1帧第jb个雷达环与第i帧第ja个雷达环的相似度，则确定第i帧点云数据的第j个雷达环与第i+1帧点云数据的第j+jb
‑
ja个雷达环对应，其中，Shift(i,ja)为序列B”i,ja,1
、B”i,ja,2
、
…
、B”i,ja,BM1(i,ja)
中与序列A”i+1,jb
相...
【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，李杨寰，郭超，罗小勇，米鹏，
申请(专利权)人：湖南云箭格纳微信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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