本发明专利技术提供了一种基于人员行走的扫图方法，本发明专利技术利用行人行走模型来提供所述三维激光雷达的初值，从而解决使用便携式的三维激光雷达进行建图时，由于无法提供初值使得使用激光点云配准算法来进行位姿的获取的鲁棒性下降的问题。本发明专利技术使用行人行走模型提供三维激光雷达的初值可以提高便携式激光雷达建图时的鲁棒性。从而为使用便携式激光雷达建图提供了一种可能，进而也可以解决不用机器人到现场进行建图。进行建图。进行建图。
【技术实现步骤摘要】
一种基于人员行走的扫图方法、装置及介质
[0001]本专利技术涉及同步定位与建图领域，具体来说，涉及一种基于人员行走的扫图方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]室外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。目前广泛应用在室外自主导航移动机器人的定位方式主要有三维激光定位方式。巡逻机器人是自动移动机器人的一种具体运用，一般搭载三维激光雷达传感器进行定位导航，主要用于园区，公园，大楼等地方的巡逻，拍照，录像等工作。
[0003]具体为巡逻机器人基于事先构建好的三维点云地图，来实现定位导航。其中三维点云地图通过大量三维点云来表达实际环境立体情况。
[0004]在巡逻机器人领域，三维点云地图的构建通常由控制巡逻机器人在实际场景进行行走，常用的算法为由轮式里程计提供三维激光雷达在机器人运动前后的位姿初值，然后点云配准算法在已有位姿初值的情况下进行精确配准，获取更高的精度的位姿(位移和转角变化，表征机器人运动前后)。
[0005]当前巡逻机器人领域通常使用机器人本身扫图。但机器人由于不便于运输，不利于提前对工作场景的三维点云地图进行评估。。
[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基于人员行走的扫图方法，其包括如下步骤：
[0008]S1，获取三维激光雷达前后两帧点云数据，分别记为第一帧Scan_i，第二帧Scan_j；
[0009]S2，根据采集点云对应的时间戳，获取位于第一帧Scan_i与第二帧Scan_j之间内的安装在行人足部的第二IMU的第二数据，并对所述第二数据进行步态分析获取行人步数K；
[0010]S3，根据采集点云对应的时间戳，获取位于第一帧Scan_i与第二帧Scan_j之间内的安装在所述三维激光雷达的第一IMU的第一数据，并对第一数据进行计算获取所述三维激光雷达的三维转角；
[0011]S4、根据所述行人步数及所述三维激光雷达的三维转角获取所述激光雷达三个方向的位移；
[0012]S5、根据所述激光雷达三个方向的位移和转角，作为第二帧Scan_j配准到第一帧
Scan_i的初始位姿；
[0013]S6、使用ICP点云配准算法进行第二帧Scan_j和第一帧Scan_i配准，获取机器人的运动精确位姿，利用精准位姿拼接所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j点云。
[0014]具体的，所述获取由安装在行人足部的第二IMU的第二数据，并对所述第二数据进行步态分析获取位移数据，具体包括：
[0015]S21，获取第二IMU的原始数据；
[0016]S22，对滑动窗口内的第二IMU三轴加速度计求均值m和标准差std；
[0017]S23，当均值m小于第一阈值Threshold_a，同时标准差std大于第二阈值Threshold_std，则获取行人走完一步，获取行人的步数K。
[0018]具体的，所述滑动窗口为0.5s。
[0019]具体的所述第一阈值为
‑
15m^2/s，第二阈值为3.0m^2/s。
[0020]具体的，根据所述行人步数及激光雷达的三个转角可以计算出激光雷达三个方向的位移；
[0021]odomX＝cos(Yaw)*cos(Pitch)*K*R
[0022]odomY＝sin(Yaw)*cos(Pitch)*K*R
[0023]odomZ＝sin(Pitch)*K*R
[0024]其中，Yaw为激光雷达的偏航角、Pitch为激光雷达的俯仰角，其中成人行人完成一步的跨度位移R＝0.6米。
[0025]第二方面，本专利技术的另一个实施例公开了一种基于人员行走的扫图装置，其包括如下单元：
[0026]激光点云获取单元，用于获取三维激光雷达前后两帧点云数据，分别记为第一帧Scan_i，第二帧Scan_j；
[0027]行人步数获取单元，用于根据采集点云对应的时间戳，获取位于第一帧Scan_i与第二帧Scan_j之间内的安装在行人足部的第二IMU的第二数据，并对所述第二数据进行步态分析获取行人步数K；
[0028]激光雷达三维转角获取单元，用于根据采集点云对应的时间戳，获取位于第一帧Scan_i与第二帧Scan_j之间内的安装在所述三维激光雷达的第一IMU的第一数据，并对第一数据进行计算获取所述三维激光雷达的三维转角；
[0029]激光雷达位移获取单元，用于根据所述行人步数及所述三维激光雷达的三维转角获取所述激光雷达三个方向的位移；
[0030]初配准单元，根据所述激光雷达三个方向的位移和转角，作为第二帧Scan_j配准到第一帧Scan_i的初始位姿；
[0031]建图单元，用于使用ICP点云配准算法进行第二帧Scan_j和第一帧Scan_i配准，获取机器人的运动精确位姿，利用精准位姿拼接所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j点云。
[0032]具体的，行人步数获取单元，还包括：
[0033]第二IMU数据获取单元，用于获取第二IMU的原始数据；
[0034]均值和标准差获取单元，用于对滑动窗口内的第二IMU三轴加速度计求均值m和标准差std；
[0035]行人步数计算单元，用于当均值m小于第一阈值Threshold_a，同时标准差std大于
第二阈值Threshold_std，则获取行人走完一步，获取行人的步数K。
[0036]具体的，所述滑动窗口为0.5s。
[0037]具体的，根据所述行人步数及激光雷达的三个转角可以计算出激光雷达三个方向的位移；
[0038]odomX＝cos(Yaw)*cos(Pitch)*K*R
[0039]odomY＝sin(Yaw)*cos(Pitch)*K*R
[0040]odomZ＝sin(Pitch)*K*R
[0041]其中，Yaw为激光雷达的偏航角、Pitch为激光雷达的俯仰角，其中成人行人完成一步的跨度位移R＝0.6米。
[0042]第三方面，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基于人员行走的扫图方法。
[0043]本专利技术利用行人行走模型来提供所述三维激光雷达的初值，从而解决使用便携式的三维激光雷达进行建图时，由于无法提供初值使得使用激光点云配准算法来进行位姿的获取的鲁棒性下降的问题。本专利技术使用行人行走模型提供三维激光雷达的初值可以提高便携式激光雷达建图时的鲁棒性。从而为使用便携式激光雷达建图提供了一种可能，进而也可以解决不用机器人到现场进行建图。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人员行走的扫图方法，其包括如下步骤：S1，获取三维激光雷达前后两帧点云数据，分别记为第一帧Scan_i，第二帧Scan_j；S2，根据采集点云对应的时间戳，获取位于第一帧Scan_i与第二帧Scan_j之间内的安装在行人足部的第二IMU的第二数据，并对所述第二数据进行步态分析获取行人步数K；S3，根据采集点云对应的时间戳，获取位于第一帧Scan_i与第二帧Scan_j之间内的安装在所述三维激光雷达的第一IMU的第一数据，并对第一数据进行计算获取所述三维激光雷达的三维转角；S4、根据所述行人步数及所述三维激光雷达的三维转角获取所述激光雷达三个方向的位移；S5、根据所述激光雷达三个方向的位移和转角，作为第二帧Scan_j配准到第一帧Scan_i的初始位姿；S6、使用ICP点云配准算法进行第二帧Scan_j和第一帧Scan_i配准，获取机器人的运动精确位姿，利用精准位姿拼接所述第一帧Scan_i、第二帧Scan_j点云。2.根据权利要求1所述的方法，所述获取由安装在行人足部的第二IMU的第二数据，并对所述第二数据进行步态分析获取位移数据，具体包括：S21，获取第二IMU的原始数据；S22，对滑动窗口内的第二IMU三轴加速度计求均值m和标准差std；S23，当均值m小于第一阈值Threshold_a，同时标准差std大于第二阈值Threshold_std，则获取行人走完一步，获取行人的步数K。3.根据权利要求2所述的方法，所述滑动窗口为0.5s。4.根据权利要求3所述的方法，所述第一阈值为
‑
15m^2/s，第二阈值为3.0m^2/s。5.根据权利要求4所述的方法，根据所述行人步数及激光雷达的三个转角可以计算出激光雷达三个方向的位移；odomX＝cos(Yaw)*cos(Pitch)*K*RodomY＝sin(Yaw)*cos(Pitch)*K*RodomZ＝sin(Pitch)*K*R其中，Yaw为激光雷达的偏航角、Pitch为激光雷达的俯仰角，其中成人行人完成一步的跨度位移R＝0.6米。6.一种基于人员行走的扫图装置，其包括如下单元：激光点云获取单元，用于...
【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：
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