一种移动机器人基于激光测距仪的线特征地图创建方法技术

本发明专利技术公开了一种移动机器人基于激光测距仪的线特征地图创建方法，属于移动机器人地图创建技术领域，包括以下步骤：首先启动激光测距仪对外部环境进行扫描，再对扫描的激光数据采用均值滤波的方法进行预处理滤除噪声点；利用指数分布来近似激光数据点的后验分布，通过动态阈值法对激光测量数据点集进行区域分割，激光测量数据点经过区域分割后分为N个区域块，对区域内的数据点利用黄金分割的方法进行线段拟合；通过Hough变换结合面积阈值的方法对特征墙角进行提取，实现从图像空间到参数空间的转换建立局部环境地图，通过采用扇形匹配方法实现局部地图的融合。本发明专利技术具有计算简单准确度高，提升算法执行的快速性的优点。?

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种移动机器人基于激光测距仪进行地图创建的方法，特别涉及一种基于激光测距仪的线特征地图创建方法，属于移动机器人地图创建

技术介绍
移动机器人通常是基于环境地图才能够实现定位和导航，所以地图创建是研究移动机器人的一个基本问题。通常环境地图的表示方法有:栅格地图，拓扑地图，以及特征地图。栅格地图易于创建和理解，但是当环境空间比较大时，地图的存储量将会增大，这样带来时间和空间复杂度的增加；机器人处于非结构化的环境中时，拓扑地图会带来机器人定位困难的问题，譬如在物理环境相似的地方通过拓扑地图很难判定是否为同一个节点。而特征地图的创建是以几何线段来拟合结构化的环境特征。而针对激光测距仪扫描的数据点进行预处理时，由于量程及外部噪声的限制，一般实验中给出的是直接滤除噪声点，虽然可以达到减少计算量的要求，但是当环境比较复杂时，实验中移动机器人车轮之间滑动会给测量数据带来累积误差，这样地图中噪声点的个数会逐渐增多，直接滤除会给之后的线段拟合带来误差，导致地图的不精确。其中对于线段拟合Deriche等人提出的最小二乘线段拟合算法来完成这个任务。最小二乘法原理简单，使用直观但是计算比较复杂。针对特征墙角的提取引入Hough变换，它实现了从图像空间到参数空间的转换，与一般通过线段之间的斜率判定墙角相比，对于边界间断的问题有很好的容错性与鲁棒性，但是Hough空间中随着参数增加计算量较大。针对线段匹配目前给出了三个测试条件，只有当三个条件全部满足时认为线段匹配，限制条件较多。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种线特征地图创建的方法，能够有效提高线特征地图的准确性。本专利技术为了解决上述技术问题具体采用以下技术方案:，包括以下步骤:步骤(1)，首先启动激光测距仪对外部环境进行扫描，再对扫描的激光数据进行预处理滤除噪声点后得到激光测量数据点集；步骤(2)，通过动态阈值法对激光测量数据点集进行区域分割，激光测量数据点集经过区域分割后分为N个区域块，其中N为大于I的自然数；步骤(3)，对各区域块内的数据点采用构建激光数据的后验指数分布，以黄金分割的方法进行数据的迭代进行拟合；步骤(4)，通过对特征墙角进行提取实现从图像空间到参数空间的转换，建立局部环境地图，通过匹配把局部环境地图融合到全局地图中以构建全局环境地图。作为本专利技术的一种优选技术方案:步骤(I)所述对扫描的激光数据进行预处理滤除噪声点是采用均值滤波的方法。作为本专利技术的一种优选技术方案:步骤(3)所述激光数据的后验指数分布，是以黄金分割的方法进行数据的迭代进行拟合，具体步骤为:步骤(31):取出一帧数据中的一个区域，对该区域中的n个数据点进行编号:X1X2 …XlriXn;步骤(32):连接点X1, Xn建立线段L1,假设数据点X^Xn满足指数分布，则点Xi的概率为pel-e—wC—1), i=2...n, n代表数据点的个数，A为分布参数，d为相邻点之间的距离；步骤(33 ):根据权利要求1.，其特征在于，包括以下步骤: 步骤(I )，首先启动激光测距仪对外部环境进行扫描，再对扫描的激光数据进行预处理滤除噪声点后得到激光测量数据点集； 步骤(2)，通过动态阈值法对激光测量数据点集进行区域分割，激光测量数据点集经过区域分割后分为N个区域块，其中N为大于I的自然数； 步骤(3)，对各区域块内的数据点采用构建激光数据的后验指数分布，以黄金分割的方法进行数据的迭代进行拟合； 步骤(4)，通过对特征墙角进行提取实现从图像空间到参数空间的转换，建立局部环境地图，通过匹配把局部环境地图融合到全局地图中以构建全局环境地图。2.根据权利要求1所述的，其特征在于:步骤(I)所述对扫描的激光数据进行预处理滤除噪声点是采用均值滤波的方法。3.根据权利要求1所述的，其特征在于:步骤(3)所述激光数据的后验指数分布，是以黄金分割的方法进行数据的迭代进行拟合，具体步骤为: 步骤(31):取出一帧数据中的一个区域，对该区域中的n个数据点进行编号=X1X^Y Y.八11_1八11， 步骤(32):连接点X1, Xn建立线段L1,假设数据点足指数分布，则点Xi的概率为pel-eidf1), i=2...n, n代表数据点的个数，\为分布参数，d为相邻点之间的距离； 步骤(33):根据4.根据权利要求1所述的，其特征在于:步骤(4)所述特征墙角的提取采用Hough变换结合面积阈值的方法，通过延长判定线段以其交点作为原点构建Hough空间。5.根据权利要求3所述的，其特征在于:步骤(4)所述通过匹配把局部环境地图融合到全局地图中以构建全局环境地图是采用扇形匹配方法，具体步骤为: 步骤(41):从全局地图中取出经步骤(3)拟合好的线段L1，以线段L1S角平分线构建角度为2 0的扇形区域R，扇形区域R的两条半径分别为L2、L3 ;步骤(42):取出局部地图中经过扇形区域R的线段L’，延长线段L’，当线段L’的延长线同时经过线段L2、L3时，判定此线段与全局地图不匹配，把线段L’直接加入到全局地图中； 步骤(43):依据步骤(42)，局部地图中的线段最多和扇形的半径有一个交点，当局部地图中的线段与L1没有交点，则此时与线段L1重合或部分重合，将重合部分更新全局地图，不重合部分则直接加入到全局地图中；当局部地图中的线段与线段L1只有一个交点，设此时局部地图中的线段为L4,计算出线段L4所有的激光数据点数Ii1,且计算出落入区域R中的数据点数为Hi1，则令线段L4的权重为ω=m1/n1，进入下一步； 步骤(44):判定此时线段L4的匹配度全文摘要本专利技术公开了，属于移动机器人地图创建
，包括以下步骤首先启动激光测距仪对外部环境进行扫描，再对扫描的激光数据采用均值滤波的方法进行预处理滤除噪声点；利用指数分布来近似激光数据点的后验分布，通过动态阈值法对激光测量数据点集进行区域分割，激光测量数据点经过区域分割后分为N个区域块，对区域内的数据点利用黄金分割的方法进行线段拟合；通过Hough变换结合面积阈值的方法对特征墙角进行提取，实现从图像空间到参数空间的转换建立局部环境地图，通过采用扇形匹配方法实现局部地图的融合。本专利技术具有计算简单准确度高，提升算法执行的快速性的优点。文档编号G06T5/00GK103198751SQ20131006998公开日2013年7月10日 申请日期2013年3月6日 优先权日2013年3月6日专利技术者梁志伟, 邵长勉 申请人:南京邮电大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动机器人基于激光测距仪的线特征地图创建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤（1），首先启动激光测距仪对外部环境进行扫描，再对扫描的激光数据进行预处理滤除噪声点后得到激光测量数据点集；步骤（2），通过动态阈值法对激光测量数据点集进行区域分割，激光测量数据点集经过区域分割后分为N个区域块，其中N为大于1的自然数；步骤（3），对各区域块内的数据点采用构建激光数据的后验指数分布，以黄金分割的方法进行数据的迭代进行拟合；步骤（4），通过对特征墙角进行提取实现从图像空间到参数空间的转换，建立局部环境地图，通过匹配把局部环境地图融合到全局地图中以构建全局环境地图。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：梁志伟，邵长勉，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：