机车检修车间环境中移动机器人即时定位与地图构建方法技术

本发明专利技术公开了一种机车检修车间环境中移动机器人即时定位与地图构建方法，具体为：对原始彩色图像进行语义分割，并将点云与图像进行配准；利用语义信息去除动态点云后，使用点云匹配算法得到机器人位姿变换，并发布里程计信息；在三维占据栅格地图的基础上增加语义信息，形成语义栅格地图用于更精确的闭环优化；采用激光雷达

【技术实现步骤摘要】
机车检修车间环境中移动机器人即时定位与地图构建方法


[0001]本专利技术属于移动机器人导航领域，具体涉及一种机车检修车间环境中移动机器人即时定位与地图构建方法。

技术介绍

[0002]为了保障重载列车的安全和使用寿命，需要定期进行检修维护。在检修车间内，由于存在各种危险因素如油气泄漏、电气故障、操作不规范等，为了确保环境和人员安全，需要有专人负责巡检监控。然而传统的人工巡检方式存在效率低、成本高、误报多等缺点。近几年来，随着国民经济快速发展、生产技术不断进步、劳动成本逐渐提高等因素的推动，使得自动化技术成为巡检管理的必然选择。
[0003]移动机器人是一种能够在复杂环境中自主行走并执行特定任务的智能设备。移动机器人巡检系统是一种利用移动机器人代替或辅助人工完成巡检任务的系统。移动机器人巡检系统具有无需预埋导航标识、可实现多点多线路灵活切换、可实现远程监控与控制等优点。在移动机器人巡检过程中，需要对当前工作环境进行建图，并需要获得机器人自身的位姿。这也被称为同时定位与地图构建问题。
[0004]而不同于其他巡检场景如粮库、数据中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机车检修车间环境中移动机器人即时定位与地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：传感器数据融合与特征提取；通过对原始彩色图像进行语义分割，并将点云与图像进行配准，实现激光雷达和相机之间的数据融合，并提取出特征地图；根据相机视角将点云分为界内点云和界外点云，其中界内点云具有语义信息，界外点云为普通点云；步骤2：前端里程计估计；使用点云匹配算法计算两帧雷达点云之间机器人的位姿变换，点云采用界外点云和界内点云中的静态部分，滤除高动态目标，并发布雷达里程计信息；对惯性测量单元数据进行预积分，并发布惯性里程计信息；步骤3：全局地图建立；在三维占据栅格地图的基础上增加语义信息，形成语义栅格地图来表示环境中的物体属性和关系，并用于后端更精确的闭环优化；采用激光雷达
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惯性里程计紧耦合的方式，将雷达里程计、惯性里程计、特征地图约束作为因子函数，以机器人位姿和路标作为状态变量，构成因子图并转化为最小二乘问题；使用图优化方法进行迭代求解，利用语义信息，输出全局语义栅格地图及机器人轨迹；步骤4：闭环检测与优化；利用前端里程计和局部优化维护一个带语义的局部栅格地图，并以机器人当前估计位姿为中心，在全局语义栅格地图中划定一个固定边长的立方体区域；剔除区域内的动态物品后，利用Map
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Map匹配算法检测是否存在闭环；若存在闭环，通过闭环约束，使用图优化方法，对地图以及位姿进行优化。2.根据权利要求1所述的一种机车检修车间环境中移动机器人即时定位与地图构建方法，其特征在于，所述步骤1中传感器数据预处理包括以下步骤：步骤1.1：将原始图像转换到激光雷达坐标系下，并与点云进行配准，实现RGB相机和激光雷达数据的融合；步骤1.2：利用图像语义分割算法处理原始彩色图像数据，从图像中提取属于长期动态目标和短期动态目标的语义信息；步骤1.3：根据语义分割结果，在界内点云上标注动态目标的语义对象类别，以识别出与地图构建无关或有干扰作用的动态目标。3.根据权利要求1所述的一种机车检修车间环境中移动机器人即时定位与地图构建方法，其特征在于，所述步骤2中滤除动态目标的步骤如下：步骤2.1：对于界内点云，利用语义信息，将动态物体滤除，得到界内静态源点云，利用点云配准算法得到界内静态源点云到目标点云的变换矩阵；步骤2.2：对于界外点云，在点云配准算法中，去除与整体运动关系不一致或超过一定阈值的点云，得到界外静态源点云，同时得到其与目标点云的变换矩阵；步骤2.3：利用加权平均法，将界内点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：程军强，甘运，陈宏睿，秦娜，黄德青，
申请(专利权)人：欧亚高科数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：