【技术实现步骤摘要】
面向低通信带宽下远程操控的操控端建图方法
[0001]本专利技术属于人机协同
,尤其是一种面向低通信带宽下远程操控的操控端建图方法。
技术介绍
[0002]对于人机协同远程操控系统,为便于操控人员观察机器人周围环境、减轻操纵人员负荷,通常会将机器人端采集的图像等传感器数据发送至操控端。其中,如果操控端能够获取到激光雷达点云数据,对于人机协同远程操控系统有多方面的好处。一方面,其他传感器数据在某些场景下会失效,如在室内无光照情况下或地下空间,通过相机采集的图像往往漆黑一片,操控人员无法通过相机判断机器人周围情况,而通过激光点云构建三维点云地图则不受光照条件等影响;另一方面,三维点云地图能更直观地反映机器人周围环境情况,减轻操控人员的操控负担,提高操控人员的操控准确度。
[0003]然而,由于点云数据量十分庞大,目前的人机协同远程操控系统往往只是将压缩后的图像数据传输至操控端,而并没有向操控端传输点云数据,尤其是在低通信带宽条件下,点云数据传输至操控端变得更加遥不可及。
[0004]一些多机协同系统中选择在 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向低通信带宽下远程操控的操控端建图方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:机器人端获取多传感器数据,通过同步定位与建图算法实时解算机器人在全局坐标系下的位姿,并维护一个全局坐标系下的地图;S2:机器人端通过增量点云获取算法得到增量点云,对增量点云编码压缩,并与机器人当前位姿一同发送至操控端;S3:操控端解码增量点云,创建三维点云地图,执行地图质量评估与反馈模块,评估建图质量并反馈至机器人端。2.根据权利要求1所述的面向低通信带宽下远程操控的操控端建图方法,其特征在于,机器人端获取多传感器数据,通过同步定位与建图算法实时解算机器人在全局坐标系下的位姿,并维护一个全局坐标系下的地图的具体方法为:S11:以激光雷达起始位姿作为全局坐标系位姿S12:第k时刻,无人车端实时采集激光点云数据P
k
与IMU数据I
k
,并通过标定参数将IMU数据转换到激光雷达坐标系下的到激光雷达坐标系下的IMU数据I
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k
;S13:第k时刻,激光点云数据P
k
与IMU数据I
′
k
通过迭代卡尔曼滤波器框架融合计算激光惯性里程计,得到激光雷达第k时刻在全局坐标系下的位姿S14:第k时刻,激光雷达坐标系下的激光点云数据P
k
根据T
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转换到全局坐标系下,得到全局坐标系下激光点云数据S15:第k时刻全局坐标系下激光点云数据叠加到第k
‑
1时刻的全局地图Q
k
‑1上,得到第k时刻的全局地图Q
k
。3.根据权利要求1所述的面向低通信带宽下远程操控的操控端建图方法,其特征在于,机器人端通过增量点云获取算法得到增量点云具体包括以下步骤:S21:设定增量点云获取算法...
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