【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光雷达，尤其涉及一种激光雷达点云畸变的处理方法、激光雷达及机器人。
技术介绍
1、随着扫地机激光雷达技术的改良和进步，dtof(direct time of flight)激光雷达越来越应用广泛，特别式基于spad(single photon avalanche diodes)单光子技术的发展，其接收可以更加集成化，系统越来越精简。
2、在基于spad单点激光雷达应用过程中，会遇到各种反射的材质，其标定是通过强度信号去校正各种材质反射率的距离，但是对于高亮光面的材质来说，如瓷砖等材质，会发生镜面反射，在入射光线垂直照射高亮面又返回接收时，其会导致pile up现象，并且其光学模型和标定时使用的模型会不一致，会导致扫地机测光面瓷砖时产生误差，生成的点云会发生距离畸变，在垂直入射时产生凸起畸变点云，影响扫地机的行驶和沿墙效果。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种激光雷达点云畸变的处理方法、激光雷达及机器人，该方法应用于激光雷达，旨在解决现有技术中的激光雷达遇到高亮光面的材质时，生成的点云会发生距离畸变，在垂直入射时产生凸起畸变点云，影响扫地机的行驶和沿墙效果的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种激光雷达点云畸变的处理方法，包括：
3、步骤s1：获取激光雷达的标定点云数据包；
4、步骤s2：根据点云直线度信息、凸起特征和强度特征信息找出畸变
5、步骤s3：对畸变凸起区域进行修正拉直处理；
6、步骤s4：输出修正后点云。
7、可选的，所述步骤s1：获取激光雷达的标定点云数据包包括：距离数据和角度数据，根据距离数据和角度数据进行角度极坐标系变化换算为以激光雷达坐标原点的坐标系，得到点云坐标f(x,y)，x＝l*cosa，y＝l*sina；
8、式中，l是激光雷达标定点云的距离，a是激光雷达标定点云的角度，cos是余弦函数，sin是正弦函数。
9、可选的，所述步骤s1：获取激光雷达的标定点云数据包，由微控制单元mcu进行处理，所述微控制单元mcu缓存x个点云的数据包，每个数据包包含y个点云数据，特例为获取3个点云数据包的数据，3个所述点云数据包分别包括12个点，共36个点，所述36个点依序设为对应索引号。
10、可选的，所述3个点云数据包包括：距离数据值和强度数据值，根据所述距离数据值和强度数据值，分别通过搜索出每个数据包的距离最大值和最小值，以及强度最大值和最小值，求出距离最小值和强度最大值的点对应的索引号；
11、根据距离最小值的点对应的索引号，确定畸变凸起数据包的区域；
12、启动约束条件，根据约束条件判定畸变凸起数据包的区域是否需要修改；
13、符合约束条件，以距离最小值的索引号为修正中心点，所述修正中心点的±a个索引号，特例为±5个索引号设为修正范围，根据所述修正范围对畸变凸起区域进行拉直处理，输出微控制单元mcu缓存的点云数据包。
14、可选的，所述约束条件包括：畸变凸起区域索引号相邻，且距离最大值和最小值小于一定阈值b，特例为30mm，且强度最大值为最小值的一定倍率阈值c，特例为1.5倍。
15、可选的，所述畸变凸起区域进行拉直处理包括：求取索引号边缘的d个点，特例为1、2、35、36点的距离平均值avg，并且确认这d个数量修正参考点的均值和其距离差值在一定阈值e内，如5mm内，如果由超过这个阈值的就认为是跳变点，则去除这个跳变点，再求取这个平均值avg，这d个点就是参考修正点，avg就是参考修正值，设修正中心点的索引号的角度值为n，得到该索引号n对应点云坐标的修正值：avg*cos(n*a)；
16、式中，cos为余弦函数，n为索引号,a为角度分辨率；
17、得到修正范围的其他索引号对应的点云坐标的修正值：avg*cos((n-m)*a)；
18、式中，cos为余弦函数，n为索引号,m为修正点和中心点检索号的绝对差值，a为角度分辨率。
19、为解决上述技术问题，本专利技术采用的另一个技术方案是：提供一种激光雷达，包括：
20、至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
21、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的处理方法。
22、为解决上述技术问题，本专利技术采用的又一个技术方案是：提供一种机器人，包括上述所述的激光雷达。
23、与现有技术相比，本申请的技术方案具备以下有益效果：
24、本专利技术提供了一种激光雷达点云畸变的处理方法、激光雷达及机器人，本专利技术通过获取激光雷达的标定点云数据包，根据点云直线度信息、凸起特征和强度特征信息找出畸变凸起区域，对畸变凸起区域进行修正拉直处理，然后输出修正后的点云；可以减少dtof激光雷达的测距偏差，有效解决在激光雷达遇到高亮光面的材质时，生成的点云发生距离畸变，产生凸起畸变点云，影响扫地机的行驶和沿墙效果。
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1.一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述步骤S1：获取激光雷达的标定点云数据包包括：距离数据和角度数据，根据距离数据和角度数据进行角度极坐标系变化换算为以激光雷达坐标原点的坐标系，得到点云坐标F(X,Y)，X＝L*cosA，Y＝L*sinA；
3.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述步骤S1：获取激光雷达的标定点云数据包，由微控制单元MCU进行处理，所述微控制单元MCU缓存X个点云的数据包，每个数据包包含Y个点云数据，特例为获取3个点云数据包的数据，3个所述点云数据包分别包括12个点，共36个点，所述36个点依序设为对应索引号。
4.根据权利要求3所述的一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述3个点云数据包包括：距离数据值和强度数据值，根据所述距离数据值和强度数据值，分别通过搜索出每个数据包的距离最大值和最小值，以及强度最大值和最小值，求出距离最小值和强度最大值的点对应的索引号；
5.根据权利要求4
6.根据权利要求4所述的一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述畸变凸起区域进行拉直处理包括：求取索引号边缘的D个点，特例为1、2、35、36点的距离平均值AVG，并且确认这D个数量修正参考点的均值和其距离差值在一定阈值E内，如5mm内，如果由超过这个阈值的就认为是跳变点，则去除这个跳变点，再求取这个平均值AVG，这D个点就是参考修正点，AVG就是参考修正值，设修正中心点的索引号的角度值为N，得到该索引号N对应点云坐标的修正值：AVG*cos(N*a)；
7.一种激光雷达，其特征在于，包括：
8.一种机器人，其特征在于，包括如权利要求7所述的激光雷达。
...【技术特征摘要】
1.一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述步骤s1：获取激光雷达的标定点云数据包包括：距离数据和角度数据，根据距离数据和角度数据进行角度极坐标系变化换算为以激光雷达坐标原点的坐标系，得到点云坐标f(x,y)，x＝l*cosa，y＝l*sina；
3.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述步骤s1：获取激光雷达的标定点云数据包，由微控制单元mcu进行处理，所述微控制单元mcu缓存x个点云的数据包，每个数据包包含y个点云数据，特例为获取3个点云数据包的数据，3个所述点云数据包分别包括12个点，共36个点，所述36个点依序设为对应索引号。
4.根据权利要求3所述的一种激光雷达点云畸变的处理方法，其特征在于，所述3个点云数据包包括：距离数据值和强度数据值，根据所述距离数据值和强度数据值，分别通过搜索出每个数据包的距离最大值和最小值，以及...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾广玺，
申请(专利权)人：深圳市不止技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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