【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地面移动机器人，更具体地，涉及一种激光雷达slam退化检测方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、现有技术中通过采用对位姿约束或者点云残差求扰动后，来获得激光slam的退化方向。对于带3d激光雷达的机器人，其同步定位与建图(即slam)需要点云匹配算法的支持，而点云匹配会在退化场景中造成某个方向的失效，位置和姿态都有可能失效，此时需要检测激光slam在某些场景中退化的方向，从而提前预警或者做对应的策略。
2、对于现有的技术来说，对位姿约束或者点云残差求扰动后，来获得激光slam的退化方向，其求导关系复杂，不便直观的理解，计算方式也略复杂。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的是提供一种激光雷达slam退化检测方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质的新技术方案，能够解决检测方式复杂的问题。
2、本专利技术的第一方面，提供了一种激光雷达slam退化检测方法，包括如下步骤：根据第一点云的点的法向量和点的几何信息计算其代表的力矩物理量，并根据所述力矩物理量和预设值之间的关系，判定当前场景是否发生退化。
3、可选地，所述的根据第一点云的点的法向量和点的几何信息计算其代表的力矩物理量，并根据所述力矩物理量和预设值之间的关系，判定当前场景是否发生退化的步骤包括：对所述第一点云中的每个点求法向量；根据所述第一点云中的每个点对应的所述法向量，获得所述第一点云中的每个点对应的力矩向量；对所有的力矩向量构建矩阵，对所述矩阵进行特征分
4、可选地，所述的根据所述第一点云中的每个点对应的所述法向量的步骤包括：对所述第一点云中的任意一个点，遍历所述第一点云中的所有点，在其他点与该点之间的距离小于阈值时，放入第二点云中；对所述第二点云进行平面拟合求法向量。
5、可选地，根据随机采样一致性算法进行平面拟合。
6、可选地，所述的根据随机采样一致性算法进行平面拟合的步骤包括：在所确定范围点的点云中随机选择多个点，计算其对应的平面的方程；由计算所有点云至所述平面的距离，如果距离小于阈值，则该点为模型内样本点，如果距离不小于阈值，则该点为模型外样本点，记录当前模型内样本点的个数；重复上述步骤，设置迭代次数，将模型内样本点个数最多的平面模型作为最佳平面模型输出；由得到的平面的方程，计算得到平面法向量。
7、可选地，在所确定范围点的点云中随机选择三个点，计算其对应的平面的方程。
8、可选地，所述第一点云为对激光雷达的原始点云进行降采样获取。
9、本专利技术的第二方面，提供了一种激光雷达slam退化检测系统，应用于上述任一实施例所述的激光雷达slam退化检测方法，所述激光雷达slam退化检测系统包括：法向量获取模块，所述法向量获取模块用于获取点的法向量；几何信息获取模块，所述几何信息获取模块用于获取点的几何信息；判定模块，所述判定模块根据所述力矩物理量和预设值之间的关系，判定当前场景是否发生退化。
10、本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时，使得所述处理器执行上述任一所述的激光雷达slam退化检测方法的步骤。
11、本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使得所述处理器执行上述任一所述的激光雷达slam退化检测方法的步骤。
12、本专利技术实施例的激光雷达slam退化检测方法可以用于带3d激光雷达的机器人，可以利用激光雷达点云的几何信息，来检测激光slam在旋转方向上退化的方法。本发吗实施例的激光雷达slam退化检测方法可以利用激光雷达点云的中点的法向量及其力矩的物理量，来检测激光slam在旋转方向上退化的方向，利用点的法向量和点的几何信息计算其代表的力矩物理量，理解上更加直观。
13、通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
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1.一种激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，所述的根据第一点云的点的法向量和点的几何信息计算其代表的力矩物理量，并根据所述力矩物理量和预设值之间的关系，判定当前场景是否发生退化的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，所述的根据所述第一点云中的每个点对应的所述法向量的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，根据随机采样一致性算法进行平面拟合。
5.根据权利要求4所述的激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，所述的根据随机采样一致性算法进行平面拟合的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，在所确定范围点的点云中随机选择三个点，计算其对应的平面的方程。
7.根据权利要求2-6中任一所述的激光雷达SLAM退化检测方法，其特征在于，所述第一点云为对激光雷达的原始点云进行降采样获取。
8.一种激光雷达SLA
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时，使得所述处理器执行权利要求1-7中任一项所述的激光雷达SLAM退化检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使得所述处理器执行权利要求1-7中任一项所述的激光雷达SLAM退化检测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种激光雷达slam退化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的激光雷达slam退化检测方法，其特征在于，所述的根据第一点云的点的法向量和点的几何信息计算其代表的力矩物理量，并根据所述力矩物理量和预设值之间的关系，判定当前场景是否发生退化的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的激光雷达slam退化检测方法，其特征在于，所述的根据所述第一点云中的每个点对应的所述法向量的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的激光雷达slam退化检测方法，其特征在于，根据随机采样一致性算法进行平面拟合。
5.根据权利要求4所述的激光雷达slam退化检测方法，其特征在于，所述的根据随机采样一致性算法进行平面拟合的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的激光雷达slam退化检测方法，其特征在于，在所确定范围点的点云中随机...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖松锐，柏林，刘彪，舒海燕，袁添厦，祝涛剑，沈创芸，王恒华，方映峰，
申请(专利权)人：广州高新兴机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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