封闭场景下可行驶区域的标记方法技术

本发明专利技术提供了一种封闭场景下可行驶区域的标记方法，首先为移动机器人配备传感器模组，检测装置通过遥控器按钮开始与停止可行驶区域绘制，可行驶区域绘制支持单人模式与多人模式，检测装置的检测方式有几种不同的方法，数据处理模块对于检测装置位置进行跟踪滤波，根据跟踪的操作人员位置轨迹绘制可行驶区域。本发明专利技术支持多种传感器组合配置，可在移动机器人SLAM建图时开启，不增加操作人员的工作负担，在部署移动机器人产品到不同园区的时候，本方法均适用。本方法均适用。本方法均适用。

【技术实现步骤摘要】
封闭场景下可行驶区域的标记方法


[0001]本专利技术涉及移动机器人导航领域，具体是一种封闭场景下可行驶区域的标记方法。

技术介绍

[0002]近年来，机器人与自动驾驶领域技术兴起并取得长足发展。为实现建筑、消防等人力密集型服务的自动化，许多研究机构与公司将工程机械车辆改造为移动机器人，尝试把机器人与自动驾驶技术应用到相关领域中。
[0003]在电力巡检、园区消防巡逻、园区物流等应用中，往往需要移动机器人能在规定的内部道路上行驶。与开放路面不同，上述封闭园区内的道路往往是业主根据业务需求自行设计与铺装的，高精地图供应商例如百度、高德、四图维新等无法提供所有封闭园区的道路信息。机器人厂商需要通过传感器自行采集路面信息，借助激光雷达、深度相机、RGB相机等传感器采集数据，并结合相应的数据后处理技术将可行驶区域信息提取出来用于导航与路径规划。
[0004]其中，对于多线激光雷达传感器以及深度相机主要返回的是点云数据，通过平面拟合等方法和手段将地面的测量点云提取出来，通过拼接形成可行驶区域。对于RGB相机采集的图像信息，经过卷积神经网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种封闭场景下可行驶区域的标记方法，其特征在于包括以下步骤：1)布置设备：在移动机器人上安装传感器组合，将移动机器人放置在可行驶区域中央，移动机器人定为base点；将检测装置放置于可行驶区域的边界，使传感器组合检测到检测装置，获取检测装置相对于base的位置；2)确定检测装置的检测初始化点位；3)提取可行驶区域：检测装置按下开始录制按钮，触发系统开始记录位置信息，同时检测装置沿着可行驶区域的边界移动，记录检测装置当前空间位置为[x0,y0,z0]；通过先验知识获得可行驶的地面相对于检测装置的高度h
ground
＝f(x0,y0,z0)，其中f()通过先验知识获得当前空间坐标到地面高度的映射，同时获得检测装置所站地面的点云集合P
ground
＝{(x,y,z)||z
‑
h
ground
|＜δ,(x
‑
x0)2+(y
‑
y0)2＜r}
ꢀꢀꢀ
(2.3)其中，δ是可调参数，r是可调参数，表示以检测装置为圆心，半径为r圆形内，满足这两个条件的点云数据是可靠性较高的可行驶区域；根据上述获得的点云集合P
ground
是一个平面的可行驶区域，构建下面的优化通过问题并求解出最佳的平面方程系数A,B,C,Ds.t.[x
i
,y
i
,z
i
]∈P
ground
,i＝0,1,2,...,N
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(2.4)可行驶区域的点云集合描述如下P
drive
＝{(x,y,z)|
‑
∈＜Ax+By+Cz+D＜∈}
ꢀꢀꢀꢀ
(2.5)其中∈是可调参数，用于补偿传感器噪声以及地面的不平之处，P
drive
是最后获得的可行驶区域点云的集合。2.根据权利要求1所述的封闭场景下可行驶区域的标记方法，其特征在于：所述的传感器组合为激光雷达或激光雷达与RTK GPS、RGB相机中的一种或多种组合，所述激光雷达为单线激光雷达或多线激光雷达。3.根据权利要求1所述的封闭场景下可行驶区域的标记方法，其特征在于：步骤1)中所述的传感器组合通过两种方式检测到检测装置：方式一，基于RGB相机的方法，把图像信息输入一个训练好的深度神经网络模型，模型经过推理给出检测装置在图像中的像素信息，通过坐标变换可以计算检测装置相对于相机中心线的偏角，由此信息查询激光雷达获得检测目标的距离信息；方式二，基于激光雷达的方法，在检测装置上设置反光特征点；假设传感器组合给出了被检测物体k在传感器坐标系下的位姿信息
sensor
P(k)，将其转换到base坐标系下，假设记为
base
P(k)则，
base
P(k)＝
base
T
se...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛漫天，张禹，程敏，
申请(专利权)人：深圳亿嘉和科技研发有限公司，
类型：发明
国别省市：