[发明专利]一种基于背负式的激光雷达扫描系统、导航定位方法

说明书

本发明涉及一种基于背负式的激光雷达扫描系统、导航定位方法，包括以下步骤：使用背负式激光雷达采集三维点云数据；对采集的三维点云数据进行预处理得到点云数据；对点云数据进行分类和重采样后处理；基于点云数据和三维SLAM算法建立测试区域的地图；将测试区域的地图导入巡检机器人的导航定位系统。本发明使用激光雷达和三维SLAM技术解决了二维SLAM的局限性，获取高精度的导航地图数据，根据地图导航的准确性，主动规划巡检路径，同时满足人工施工和检修时人员与设备的安全距离检测，确保站内施工或检修过程中人员的工作安全，降低作业风险；也满足变电站内巡检机器人依照地图数据自动规划巡检路径完成巡航和定点拍照的功能。

技术领域

本发明涉及巡检导航定位技术领域，特别涉及一种基于背负式的激光雷达扫描系统、导航定位方法。

背景技术

在运行变电站点的日常工作中，运行人员受工作经验及工作能力等方面因素限制，在日常巡视、布置安全措施等工作中有误碰带电设备的安全隐患，电力系统内误入间隔、误碰带电设备情况频发。比如在变电检修过程中，检修人员在部分间隔停电过程中面对相邻带点间隔时，仅依靠人工目测安全距离，及其不精准，很有可能导致检修人员和机械设备发生触电事故。而外来施工人员工作状态不佳或对变电站厂环境不熟悉等原因，在日常巡视、不知安全措施、现场检修等工作中有误碰带电设备的安全隐患，电力系统内类似事故层出不穷，因而变电站安全距离的计算十分重要。

目前现有的变电站检修导航模式是通过二维激光雷达扫描扫路周围地物，会存在定位不准确，导致拍摄照片的角度有偏差，获取的照片不能准确的判断设备状态。常使用SLAM技术(simultaneous localization and mapping)，也称为CML(Concurrent Mappingand Localization)，可实时进行定位与地图构建，或并发建图与定位。移动的设备可根据具有SLAM技术的传感器信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图。随着传感器种类和安装方式的不同，SLAM技术的实现方式和难度会有很大的差异。

申请号为201910544875.0、名称为《一种基于嵌入式AI计算平台的巡检机器人定位方法》的专利申请中，公开了融合UWB定位技术、激光SLAM技术和视觉SLAM技术，通过UWB定位确定巡检机器人所在的区域，再通过激光雷达扫描周围环境信息，当扫描密度小于60％时，视觉SLAM数据作为补充，协同构建地图的方案。该申请使用激光SLAM技术和视觉SLAM技术结合UWB技术，减小了对于地图构建精度的要求。但该申请使用的激光雷达和SLAM技术以及UWB技术都为二维技术，不能准确定位，地图构建的精度差，在变电站的实际巡检使用时，并不能精确的判断设备的状态。

申请号为201910775309.0、名称为《一种井下3D激光成像智能巡检系统及其使用方法》的专利申请，利用稠密的三维激光点云数据，采取激光雷达SLAM技术实现矿区及井下的高精度三维地图构建，但对采取的三维激光点云数据的处理很随意，并不能保证依照采集的三维点云数据构建出的地图精度，并且没有定位的功能，会导致拍摄照片的角度有偏差，因此若使用该申请也不能精确的判断变电站设备的状态。

发明内容

本发明的目的在于改善现有技术中所存在的不足，提供一种基于背负式的激光雷达扫描系统、导航定位方法，通过高精度的激光雷达结合三维SLAM技术计算出变电站中的安全距离，将点云数据分为带电导线、地面设备设施和带电作业安全距离智能分析，全面检测带电导线、设备安全作业距离，确保站内施工或检修过程中人员的工作安全，降低作业风险，满足站内施工安全规范要求，同时通过获取高精度地图，准确、主动规划巡检的行走路线。

为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了以下技术方案：

一种基于背负式的激光雷达扫描导航定位方法，包括以下步骤：

步骤S1：使用背负式激光雷达采集三维点云数据；

步骤S2：对采集的三维点云数据进行预处理得到点云数据；