[发明专利]基于多源传感器的路面施工机器人环境感知系统及方法

说明书

本发明公开了基于多源传感器的路面施工机器人环境感知系统及方法，在机器人主体上设有相机和激光雷达，机器人主体内设有嵌入式工控机，用于完成基于数据融合的多目标检测测距算法获取并融合图片数据的类别信息以及激光雷达的距离信息，再从图像和点云两个方向，采用粒子滤波算法对目标实现跟踪过程，获得障碍物目标在连续时间内的动态估计变化，最后通过动态估计变化，得到施工区域内障碍物的行进速度及运动方向，绘制风险图实现对施工区域的路面环境感知，使该系统对不同环境的适应能力明显提升，并对障碍物之间的遮挡情况在多目标检测与跟踪算法上有所改进，从而保证施工机器人的有效作业，具有良好的应用前景。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于多源传感器的路面施工机器人环境感知系统及方法。

背景技术

作为无人驾驶未来发展方向之一的全自主施工机器人，在社会生活和市场经济中均有着良好的发展前景。全自主施工机器人的整个系统一般包括负责认知周围环境风险的环境感知模块、基于周围障碍物动态信息做出合理调整的路径规划模块，以及在实施方面调动机器人完成自主驾驶的控制模块和执行模块等。其中环境感知模块是无人驾驶技术的基础，也是决定自主驾驶后续安全的关键。

从传感器的角度来看，现有的传感器都存在很多问题，例如激光雷达在雨雪天会受很大影响，相机可能受雾霾影响，而且在夜晚黑暗环境中会存在较多干扰；从算法的角度来讲，许多算法对环境变化的适应性不足，以对施工区域行人的检测为例，目前基于相机的行人检测算法易受阴影和光照的影响，同时又因为缺乏相匹配的位置信息，不利于整个系统进行下一步精确的规划与控制；而基于激光雷达的障碍物检测算法因小目标存在数据稀疏的情况，无法得到足够鲁棒的检测结果。除此之外的算法虽然有些取得了较好的结果，但是远远无法满足自主行驶的实时性要求。

在目标跟踪算法方面，中国专利CN109816702A提出了一种通过雷达确定目标位置，从而调整摄像机参数的方法，使其在拍摄环境不佳的情况下可以对多目标跟踪并清晰的拍摄。虽然该方法对环境的适应性有了明显提高，但却无法满足施工场景下的高实时性需求，因而如何兼顾对环境的适应性和对场景的高实时性，就成了本领域技术人员急需开发解决的问题。

发明内容

本发明正是针对现有问题，提供了基于多源传感器的路面施工机器人环境感知系统及方法，在机器人主体的顶部四个方向分别设有相机，机器人主体的前后方向分别设有激光雷达，机器人主体内设有嵌入式工控机，所述嵌入式工控机用于完成基于数据融合的多目标检测测距算法获取并融合图片数据的类别信息以及激光雷达的距离信息，再从图像和点云两个方向，采用粒子滤波算法对目标实现跟踪过程，获得障碍物目标在联系时间内的动态估计变化，最后通过动态估计变化，得到施工区域内障碍物的行进速度及运动方向，通过绘制风险图的方式实现对施工区域的路面环境感知，以基于多源传感器数据融合的方式，使该系统对不同环境的适应能力明显提升，并对障碍物之间的遮挡情况在多目标检测与跟踪算法上有所改进，最终可使用更为直观的风险图方式来对施工区域内障碍物风险等级进行评价，从而保证施工机器人的作业，具有良好的应用前景。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于多源传感器数据融合的路面施工机器人环境感知系统，包括路面施工机器人主体，所述机器人主体的顶部四个方向分别设有相机，机器人主体的前后方向分别设有激光雷达，机器人主体内设有嵌入式工控机，所述相机和激光雷达分别与嵌入式工控机相连接，所述相机用于采集路面图片数据，所述激光雷达用于采集点云数据；

所述嵌入式工控机用于完成基于数据融合的多目标检测测距算法获取并融合图片数据的类别信息以及激光雷达的距离信息，再从图像和点云两个方向，采用粒子滤波算法对目标实现跟踪过程，获得障碍物目标在连续时间内的动态估计变化，最后通过动态估计变化，得到施工区域内障碍物的行进速度及运动方向，通过绘制风险图的方式实现对施工区域的路面环境感知。

为了实现上述目的，本发明还采用的技术方案是：基于多源传感器的路面施工机器人环境感知方法，包括如下步骤：