基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法与系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法与系统，所述方法包括步骤1：对激光雷达采集的点云数据进行预处理；步骤2：进行地面点滤除，减少地面点对目标检测的干扰；步骤3：采用不同的聚类半径进行点云的聚类，实现目标检测。本发明专利技术通过体素中心下采样降低了点云数据量，和对计算资源的占用，提高了实时性；通过分栅格区域建立地面模型及多次迭代优化，得到了更接近真实地面的地面模型，提高了地面点识别分离的准确性；根据点云与激光雷达的距离划分不同环形区域，设置不同聚类半径，提高了聚类分割的准确性，提高了目标检测的实时性和准确性；适用于多应用场景、多距离障碍物检测，鲁棒性好，提高了园区场景下轮式机器人运送货物的可行性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人目标检测，具体涉及一种基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法与系统。

技术介绍

1、在材料加工产业园内，货物往来运送是一项基本的日常工作内容，这一简单而重复的工作若通过人工完成，会占用大量的劳动力，造成人工成本高昂。随着实体经济发展增长缓慢，企业对节约人力成本，提升管理水平，提升货运服务的需求日益增加。近年来，轮式机器人的发展为运送服务提供了新的解决方案，其可以有效减轻劳务人员的体力劳动强度，提升工作流程的效率，为企业节约成本。

2、使用轮式机器人作为园区货物运送的解决方案，多目标检测技术在其中扮演着不可或缺的角色，是后续规划和控制模块的基础。当前，国内外轮式机器人多目标检测主要有两种主流方法。

3、第一种是基于激光雷达的点云数据进行聚类，人工设计特征提取矩阵后对障碍物进行分类。其基于几何特征，使用聚类算法对激光雷达的点云数据进行聚类，然后对分割的点云进行特征提取，最后使用分类器进行模式识别。该方法基于固定的参数，其实时性较好，但是对于不同距离的目标，其检测效果适应性不好，而且其对复杂环境的感知度不敏感，准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，包括：

2.如权利要求1所述的基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，其特征在于：步骤1：对激光雷达采集的点云数据进行预处理，包括：

3.如权利要求2所述的基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，其特征在于：步骤12中，将步骤11处理后的激光雷达采集的点云数据按照其所在空间划分为若干个立方体体素，计算每个非空体素的中心坐标，并用每个非空体素的中心代表该体素内的点云数据，以降低点云密度；非空体素的中心坐标采用如下公式计算：

4.如权利要求3所述的基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，包括：

2.如权利要求1所述的基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，其特征在于：步骤1：对激光雷达采集的点云数据进行预处理，包括：

3.如权利要求2所述的基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，其特征在于：步骤12中，将步骤11处理后的激光雷达采集的点云数据按照其所在空间划分为若干个立方体体素，计算每个非空体素的中心坐标，并用每个非空体素的中心代表该体素内的点云数据，以降低点云密度；非空体素的中心坐标采用如下公式计算：

4.如权利要求3所述的基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，其特征在于：步骤2：进行地面点滤除，减少地面点对目标检测的干扰，包括：

5.如权利要求4所述的基于激光雷达的园区运送机器人多目标检测方法，其特征在于：步骤21中，对经过步骤1预处理之后的点云数据，裁减掉h1高度以上的点云数据，以及距离激光雷达h2距离以内的点云数据，h1根据激光雷达的安装高度...

【专利技术属性】
技术研发人员：程光，李翔，曹志勇，姚景丽，方天睿，
申请(专利权)人：北京联合大学，
类型：发明
国别省市：