一种融合车道线的定位方法、装置、机器人及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种融合车道线的定位方法，S1，获取机器人行走过程中的任意两帧激光雷达点云数据，记为第一帧，第二帧；S2、获取所述第一帧，第二帧中的包含有道路虚线及实线的第一点云及第二点云；S3、使用点云配准算法进行第一点云和第二点云配准，获取第一位移；使用点云配准算法进行第一帧和第二帧配准，获取第二位移；S4、将所述第一位移与第二位移通过加权平均融合，得到机器人位移。本发明专利技术通过激光反射率获取道路的车道线，并根据仅包含车道线的点云帧获取基于车道线的位移定位结果，然后与基于激光点云的位移定位结果进行融合以获取最终的位移，本发明专利技术的方法仅需要获取道路上的虚线与实现点云，不需要增加高精度的GPS设备即可以实现相对较高的定位结果。即可以实现相对较高的定位结果。即可以实现相对较高的定位结果。

【技术实现步骤摘要】
一种融合车道线的定位方法、装置、机器人及介质


[0001]本专利技术涉及机器人
，具体来说，涉及一种融合车道线的定位方法、装置、机器人及介质。

技术介绍

[0002]自主移动机器人要求机器人能实现自主寻径行走能力，实现这一能力前提是机器人知道自己所在位置，因此自主移动机器人的定位技术是近年来研究热点技术之一。目前广泛应用在自主移动机器人的定位方式包括基于激光点云定位方式及GPS定位方式等。
[0003]激光雷达的工作原理，以激光作为信号源，由激光器发射出的脉冲激光，打到树木、道路、桥梁和建筑物等上，光波会反射到激光雷达的接收器上，根据反射强度(主要取决于目标物的颜色)，就得到目标物的反射率；根据激光测距原理计算，就得到从激光雷达到目标点的距离，脉冲激光不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据及反射率，最后以激光点云格式进行输出。
[0004]巡逻机器人工作场景复杂，包括园区场景、公园场景、广场场景、道路场景等。那么当面对大型园区内道路场景时，则存在激光点云轮廓稀疏，GPS信号容易被遮挡，势必导致定位精度下降，影响巡逻机器人正常工作。
[0005]激光雷达定位原理，直接利用机器人运动前后两帧激光点云帧进行配准，来获取机器人运动前后位姿，其中位姿包括位移和角度。
[0006]本文提供的背景描述用于总体上呈现本公开的上下文的目的。除非本文另外指示，在该章节中描述的资料不是该申请的权利要求的现有技术并且不要通过包括在该章节内来承认其成为现有技术。

技术实现思路

>[0007]针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出一种融合车道线的定位方法，其包括如下步骤：
[0008]S1，获取机器人行走过程中的任意两帧激光雷达点云数据，记为第一帧Scan_i，第二帧Scan_j；
[0009]S2、获取所述第一帧Scan_i，第二帧Scan_j中的包含有道路虚线及实线的第一点云source及第二点云target；
[0010]S3、使用点云配准算法进行第一点云和第二点云配准，获取第一位移pose_line；使用点云配准算法进行第一帧和第二帧配准，获取第二位移pose_image；
[0011]S4、将所述第一位移pose_line与第二位移pose_image通过加权平均融合，得到机器人位移pose_robot。
[0012]具体的，所述步骤S2还包括：对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，其中所述预设范围用于表示所述道路虚线及实线的反射率。
[0013]具体的，所述步骤S2还包括：对所述第一点云及第二点云进行聚类，保留点云聚类个数在大于一阈值的点云。
[0014]具体的，在对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，之前还包括：
[0015]对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j进行高度滤波，保留高度在第二预设范围的第一激光点云及第二激光点云。
[0016]对所述第一激光点云、第二帧激光点云保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，其中所述预设范围用于表示所述道路虚线及实线的反射率。
[0017]具体的，所述步骤S4包括：将所述第一位移pose_line与第二位移pose_image通过加权平均融合，得到机器人位移pose_robot；
[0018]w1*pose_image+w2*pose_line＝pose_robot
[0019]其中w1：第二位移的权重值、w2：第一位移的权重值；w2>w1。
[0020]第二方面，本专利技术的另一个实施例公开了一种融合车道线的定位装置，其包括如下单元：
[0021]激光点云帧获取单元、用于获取机器人行走过程中的任意两帧激光雷达点云数据，记为第一帧Scan_i，第二帧Scan_j；
[0022]道路虚线及实线点云获取单元、用于获取所述第一帧Scan_i，第二帧Scan_j中的包含有道路虚线及实线的第一点云source及第二点云target；
[0023]位移定位单元、用于使用点云配准算法进行第一点云和第二点云配准，获取第一位移pose_line；使用点云配准算法进行第一帧和第二帧配准，获取第二位移pose；
[0024]位移融合定位单元、用于将所述第一位移pose_line与第二位移pose_image通过加权平均融合，得到机器人位移pose_robot。
[0025]具体的，所述道路虚线及实线点云获取单元还包括：对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，其中所述预设范围用于表示所述道路虚线及实线的反射率。
[0026]具体的，所述道路虚线及实线点云获取单元还包括：对所述第一点云及第二点云进行聚类，保留点云聚类个数在大于一阈值的点云。
[0027]具体的，在对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，之前还包括：
[0028]对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j进行高度滤波，保留高度在第二预设范围的第一激光点云及第二激光点云。
[0029]对所述第一激光点云、第二帧激光点云保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，其中所述预设范围用于表示所述道路虚线及实线的反射率。
[0030]具体的，所述位移融合定位单元，将所述第一位移pose_line与第二位移pose_image通过加权平均融合，得到机器人位移pose_robot；
[0031]w1*pose_image+w2*pose_line＝pose_robot
[0032]其中w1：第二位移的权重值、w2：第一位移的权重值；w2>w1。
[0033]第三方面，本专利技术的另一个实施例公开了一种机器人，所述机器人包括一中央处理器，一存储器，一激光雷达，所述存储器上存储有指令，所述处理器在执行所述指令时用
以实现上述的一种融合车道线的定位方法。
[0034]第四方面，本专利技术的另一个实施例公开了一种非易失性存储器，所述存储器上存储有指令，所述处理器在执行所述指令时用以实现上述的一种融合车道线的定位方法。
[0035]本专利技术首先通过激光反射率获取道路的车道线，并根据仅包含车道线的点云帧获取基于车道线的位移定位结果，然后与基于激光点云的位移定位结果进行融合以获取最终的位移，本专利技术的融合车道线的定位方法，由于仅需要获取道路上的虚线与实现点云，不需要增加高精度的GPS设备即可以实现相对较高的定位结果。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合车道线的定位方法，其包括如下步骤：S1，获取机器人行走过程中的任意两帧激光雷达点云数据，记为第一帧Scan_i，第二帧Scan_j；S2、获取所述第一帧Scan_i，第二帧Scan_j中的包含有道路虚线及实线的第一点云source及第二点云target；S3、使用点云配准算法进行第一点云和第二点云配准，获取第一位移pose_line；使用点云配准算法进行第一帧和第二帧配准，获取第二位移pose_imge；S4、将所述第一位移pose_line与第二位移pose_image通过加权平均融合，得到机器人位移pose_robot。2.根据权利要求1所述的方法，所述步骤S2还包括：对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，其中所述预设范围用于表示所述道路虚线及实线的反射率。3.根据权利要求2所述的方法，所述步骤S2还包括：对所述第一点云及第二点云进行聚类，保留点云聚类个数在大于一阈值的点云。4.根据权利要求3所述的方法，在对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，之前还包括：对所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j进行高度滤波，保留高度在第二预设范围的第一激光点云及第二激光点云。对所述第一激光点云、第二帧激光点云保留反射率在一预设范围内的点云以获取第一点云及第二点云，其中所述预设范围用于表示所述道路虚线及实线的反射率。5.根据权利要求4所述的方法，所述步骤S4包括：将所述第一位移pose_line与第二位移pose_image通过加权平均融合，得到机器人位移pose_robot；w1*pose_image+W2*pose_line＝pose...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁国斌，柏林，刘彪，舒海燕，袁添厦，沈创芸，祝涛剑，王恒华，方映峰，
申请(专利权)人：广州高新兴机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：