一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法技术

本发明专利技术公开一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法，包括S100：在二维激光扫描到的自然环境点云帧中对激光点进行遍历；S200：选取随机点Pk邻域内的点集dots_near，计算以Pk为起点至dots_near中所有其他点与激光坐标系x轴的角度，并求出所有角度的均值作dots_near的角分割线；S300：根据角分割线分隔出dots_near左右两边的点集dots_left和dots_right，并对dots_left和dots_right提取出方差小于阈值的内点inner_left和inner_right；S400：根据内点inner_left和inner_right拟合出line_left和line_right，并求出两条直线的夹角；S500：以该直角点为顶点作两条与line_left和line_right重合的射线，以其中一条射线为基准确定其角度。本发明专利技术可以对建筑物直角点进行直角点坐标和角度的提取。物直角点进行直角点坐标和角度的提取。物直角点进行直角点坐标和角度的提取。

【技术实现步骤摘要】
一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术以及低速移动机器人技术的发展，基于二维激光观测自然特征的即时定位和制图(slam)技术应用越来越普遍，slam制图有两种类型：一类是稀疏特征点；另一类是密集点云。在前者中，需要提取环境中稳定的特征点用于实时定位和地图更新，在后者中，需要提取环境中的特征点用于回环匹配时给定准确的初值。

技术实现思路

[0003]本专利技术关注于slam问题中回环匹配的精确度问题，提供了一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法，获取的直角点信息中，不仅有平面的xy坐标，还有角度theta，增强了回环匹配的准确调度。
[0004]本专利技术采用以下技术方案：
[0005]一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：在二维激光扫描到的自然环境点云帧中对激光点进行遍历；S200：选取随机点Pk邻域内的点集dots_near，计算以Pk为起点至dots_near中所有其他点与激光坐标系x轴的角度，并求出所有角度的均值作dots_near的角分割线；S300：根据角分割线分隔出dots_near左右两边的点集dots_left和dots_right，并对dots_left和dots_right使用直线随机采样一致性算法提取出方差小于阈值的内点inner_left和inner_right；S400：根据内点inner_left和inner_right以直线拟合方式拟合出line_left和line_right，并求出两条直线的夹角，当夹角接近90度时，判定两条直线的交点为直角点；S500：以该直角点为顶点作两条与line_left和line_right重合的射线，以其中一条射线为基准确定其角度。
[0006]作为优选，所述S500中，根据右手定则，将两条射线设定为X1Y1轴，其中X1轴与X轴的夹角作为直角点的角度。
[0007]作为优选，所述S200中，每5个激光点选取一次Pk点。
[0008]作为优选，所述点集dots_near的数量大于20且点集dots_left、点集dots_right的数量大于10，反之则重新选取随机点Pk。
[0009]作为优选，所述邻域的直径为0.5m。
[0010]作为优选，所述S400中，当夹角居于80度～100度之间时，判定两条直线的交点为直角点。
[0011]作为优选，所述S500中，还包括以直角点为中心，分别求两侧射线的全象限角度，并将一条射线与X轴的夹角作为直角点的角度。
[0012]作为优选，还包括S600：将该直角点保存到向量vector_corner中，若后续某个直角点Pm与vector_corner中任何一个点的距离和角度差在一个阈值内时，判定为同一点，则
Pm不保存到vector_corner中。
[0013]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0014]本专利技术提供了一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法，将获取的直角点作为回环匹配的特征点，将角分割线左右两边的点集拟合出两条直线来判断是否为直角点，并以该直角点为顶点作两条射线，以其中一条射线为基准确定其角度，通过平面坐标和角度来确定直角点，增强了回环匹配的准确调度。
附图说明
[0015]图1为本专利技术的流程图。
[0016]图2为直角点的判定结果示意图。
具体实施方式
[0017]为了便于理解本专利技术技术方案，以下结合附图与具体实施例进行详细说明。
[0018]实施例1
[0019]如图1
‑
2所示，一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法，包括以下步骤：
[0020]S100：在二维激光扫描到的自然环境点云帧中对激光点进行遍历；
[0021]具体的，将激光器安装于agv小车上，驱动小车在自然环境进行行驶，通过激光器进行二维扫描并将扫描到的自然环境点云输入到激光构图软件中，实时进行二维激光slam构图，并对所有的激光点进行遍历，为提高效率，本实施例将step设置为5，即所有激光点中每隔5个计算一次；
[0022]S200：选取随机点Pk邻域内的点集dots_near，计算以Pk为起点至dots_near中所有其他点与激光坐标系x轴的角度，并求出所有角度的均值作dots_near的角分割线；
[0023]具体的，对于S100中所选择的点Pk，选取Pk邻域内的点集dots_near，如果dots_near的点数少于20个，则本次计算失败，循环继续，直至某一个点Pk邻域内的点集dots_near的点数大于20个，之后，以Pk为起点，计算到dots_near中所有其他点的角度，并求出所有角度的均值，作dots_near的角分割线；
[0024]其中，计算到dots_near中所有其他点的角度时，在自然环境点云帧中先做出激光坐标系，再将Pk点与其他点进行连接形成若干条直线，计算各个直线与X轴的角度；角分割线未必是所有线中的某一条，例如所有角度的均值为40度，那么就以X轴为基准作一条40度角的射线，该射线为角分割线；另外，邻域的直径可以根据实际环境的大小进行选择，本实施例中选择为0.5m；
[0025]S300：根据角分割线分隔出dots_near左右两边的点集dots_left和dots_right，并对dots_left和dots_right使用直线随机采样一致性算法提取出方差小于阈值的内点inner_left和inner_right；
[0026]其中，若点集dots_left和dots_right中任何一个的点数少于10个，则本次计算失败，循环继续；若inner_left和inner_right中任何一个的点数少于10个，则本次计算失败，循环继续；所述阈值可以根据激光的测距精度进行设置；
[0027]S400：根据内点inner_left和inner_right以直线拟合方式拟合出line_left和
line_right，并求出两条直线的夹角，当夹角接近90度时，判定两条直线的交点为直角点，并两条直线的交点坐标，该坐标即为直角点的坐标；
[0028]具体的，本实施例中，当夹角居于80度～100度之间时，判定两条直线的交点为直角点；
[0029]S500：以该直角点为顶点作两条与line_left和line_right重合的射线，以其中一条射线为基准确定其角度；
[0030]具体的，根据右手定则，将两条射线设定为X1Y1轴，分别求两侧射线在激光坐标系的全象限角度，并以X1轴与X轴的夹角作为直角点的角度；
[0031]S600：将该直角点保存到向量vector_corner中，若后续某个直角点Pm与vector_corner中任何一个点的距离本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：在二维激光扫描到的自然环境点云帧中对激光点进行遍历；S200：选取随机点Pk邻域内的点集dots_near，计算以Pk为起点至dots_near中所有其他点与激光坐标系x轴的角度，并求出所有角度的均值作dots_near的角分割线；S300：根据角分割线分隔出dots_near左右两边的点集dots_left和dots_right，并对dots_left和dots_right使用直线随机采样一致性算法提取出方差小于阈值的内点inner_left和inner_right；S400：根据内点inner_left和inner_right以直线拟合方式拟合出line_left和line_right，并求出两条直线的夹角，当夹角接近90度时，判定两条直线的交点为直角点；S500：以该直角点为顶点作两条与line_left和line_right重合的射线，以其中一条射线为基准确定其角度。2.根据权利要求1所述的一种基于二维激光雷达的环境直角点坐标角度的提取方法，其特征在于，所述S500中，根据右手定则，将两条射线设定为X1Y1轴，其中X1轴与X轴的夹角作为直角点的角度。3.根据权利要求1所述的一种基于二维激光...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈健，庞文尧，徐威挺，王文伟，
申请(专利权)人：浙江科聪控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：