一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法和装置制造方法及图纸

一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法和装置，其方法包括：

【技术实现步骤摘要】
一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法和装置


[0001]本专利技术涉及一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法和装置，利用迭代最近点法与几何特征相结合，得到准确的建模效果图
。

技术介绍

[0002]对运载散装物料的舱室进行建模对于自动化港口处理至关重要
。
然而，由于船舶在波浪作用下的横向和纵向运动，使得高精度的舱室模型难以获得
。
然而现有的技术手段只考虑静止的建模方案，未将海水的潜在运动考虑在内
。
针对动态环境下难以建模的问题，提出了一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法
。
该方法在码头卸船机上安装单线雷达，从旋转单线雷达获取高密度点云数据，该方法对相邻数据进行去畸变处理，达到高精度建模的目的
。
与现有技术相比，该方法可以消除海水运动引起的舱室点云数据失真的影响
。
该算法满足港口码头货物自动装卸的需要
。

技术实现思路

[0003]本专利技术克服动态条件下舱室建模困难的问题，提出一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法和装置
。
[0004]本专利技术为解决现有技术问题所采用的技术方案是：
[0005]一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法，包括如下步骤：
[0006]S1:
旋转电机并获取单线激光点云数据，由于单线激光雷达的数据是二维，对数据进行角度叠加处理；
[0007]S2:<br/>旋转叠加后的相邻两次的点云数据，采用迭代最近点方法进行处理，获得转换矩阵；
[0008]S3:
对于相邻两次数据匹配失败的数据，使用舱室几何特征获得转换矩阵；
[0009]S4:
将相邻两次的数据进行还原并叠加得到最终的建模结果
。
[0010]优选地，所述步骤
S1
具体包括：
[0011]A
k
′
和
A
k
代表第
k
次激光点云原始数据和第
k
次激光点云经过角度处理点云数据，其位姿变换为：
[0012][0013]θ
是第
k
次数据旋转云台对应的旋转角度
。
[0014]优选地，所述步骤
S2
具体包括：
[0015]将激光雷达上一次点云数据
A
k
‑1通过公式
(2)
旋转最小分辨率
R
′
可以得到
A
″
k
‑1，规则舱室相邻数据具有高度相似性，在点云集合
A
″
k
‑1、A
k
之间的存在最佳转换矩阵
T
：
[0016]A
″
k
‑1＝
R
′
*A
k
‑1(2)
[0017]A
″
k
‑1＝
T*A
k
(3)
[0018]最佳转换矩阵
T
初始值的精准度便于迭代算法快速找到最佳转移矩阵；单次扫描点云数据量较大，角点能够很好表达数据的情况，通过公式
(4)
可以计算角点：
[0019][0020]式子
(4)
中代表第
i
个点在数据
A
″
k
‑1中，代表第
j
个靠近点在数据
A
″
k
‑1中，
c
的大小表示平整度，角点平整值较大
。
通过将角点带入公式
(5)
可以快速找转移矩阵初值
。
再将初值带入进行迭代可以得到更准确的值
。
[0021][0022]和分别表示
A
″
k
‑1和
A
k
中的点
。
[0023]优选地，所述步骤
S3
具体包括：
[0024]S3.1
：对单次数据采用
RANSAC
方法提取直线特征，进行多直线拟合；
[0025]S3.2
：从
S3.1
中拟合出来的直线进行划分为舱壁，舱底直线，由式公式
(7)
可知，
θ2的最小值为舱底的特征
。
公式
(7)
中，
x、y、z
分别为直线方向矢量的值
。
根据公式式
(6)
计算直线与矢量
(0
，0，
1)
之间的夹角，最小的为舱壁的直线特征；
[0026]θ1＝
arcos(a*b/|a|*|b|)(6)
[0027][0028]S3.3
：求出舱壁直线与竖直方向的夹角，进行水平矫正，求出舱底直线与水平方向的夹角，进行水平矫正，得到最终转换矩阵；
[0029]优选地，所述步骤
S4
具体包括
:
[0030]采用单线雷达的数据频率最高可达
50Hz
，单次数据可以忽略畸变的影响，将当前数据通过乘以转移矩阵并还原角度值得到矫正后的点云数据，通过公式
(8)
叠加所有数据可以得到建模数据；
[0031]M
＝
M+A
′″
k
‑1(8)
[0032]本专利技术提出了一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法，采用迭代最近点与舱室几何特征，来为舱室提供高精度建模办法
。
[0033]本专利技术的第二个方面涉及一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现本专利技术的一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法
。
[0034]本专利技术的第三个方面涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现本专利技术的一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法
。
[0035]本专利技术的优点是：采用旋转单线雷达的策略保证建模的高稠密性，实时处理相邻数据从而矫正点云数据，对于匹配失败的情况下利用舱室的几何特性矫正数据获得高精度建模数据
。
附图说明
[0036]图1是本专利技术的工作场景示意图
。
[0037]图2是本专利技术的角点示意图
。
[0038]图
3a
～图
3b
是本专利技术的几何矫正示意图，其中，图
3a
是水平矫正示意图，图
3b
是竖直矫正示意图...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1:
旋转电机并获取单线激光点云数据，由于单线激光雷达的数据是二维，对数据进行角度叠加处理；
S2:
旋转叠加后的相邻两次的点云数据，采用迭代最近点方法进行处理，获得转换矩阵；
S3:
对于相邻两次数据匹配失败的数据，使用舱室几何特征获得转换矩阵；
S4:
将相邻两次的数据进行还原并叠加得到最终的建模结果
。2.
如权利要求1所述的一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法，其特征在于：所述步骤
S1
具体包括：
A
k
′
和
A
k
代表第
k
次激光点云原始数据和第
k
次激光点云经过角度处理点云数据，其位姿变换为：
θ
是第
k
次数据旋转云台对应的旋转角度
。3.
如权利要求1所述的一种动态情况下基于旋转单线雷达的规则舱室建模方法，其特征在于：所述步骤
S2
具体包括：将激光雷达上一次点云数据
A
k
‑1通过公式
(2)
旋转最小分辨率
R
′
可以得到规则舱室相邻数据具有高度相似性，在点云集合
A
″
k
‑1、A
k
之间的存在最佳转换矩阵
T
：
A
″
k
‑1＝
R
′
*A
k
‑1(2)A
″
k
‑1＝
T*A
k
(3)
最佳转换矩阵
T
初始值的精准度便于迭代算法快速找到最佳转移矩阵；单次扫描点云数据量较大，角点能够很好表达数据的情况，通过公式
(4)
可以计算角点：式子
(4)
中代表第
i
个点在数据
A
″
k
‑1中，代表第
j
个靠近点在数据
A
″
k
‑1中，
c
的大小表示平整度，角点平整值较大；通过将角点带入公式
(5)
可以快速找转移矩阵初值；...

【专利技术属性】
技术研发人员：石大川，李元龙，张震，禹鑫燚，欧林林，冯远静，冯宇，周利波，魏岩，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：