[发明专利]一种基于固态面阵激光雷达的太阳位置识别与规避方法

说明书

本发明公开了一种基于固态面阵激光雷达的太阳位置识别与规避方法，包括步骤：(1)在操作手臂末端安装固态面阵激光雷达，固态面阵激光雷达根据点云图和灰度图识别出太阳所在位置，将该块区域内的像素点云距离设置为极大值代表过曝点云团；(2)遍历所有固态面阵激光雷达实时采集的目标位置的点云数据的点提取得到所有曝光点；(3)进行点云聚类，提取聚类点云质心，得到在固态面阵激光雷达坐标系下的太阳中心位置；(4)转换至机器人坐标系下；(5)机器人根据太阳指向向量和电线走向向量之间的差值计算固态面阵激光雷达扫描电线的角度并规划操作手臂运动。本发明不需要等待太阳移出视野范围再进行作业，适应各种户外阳光环境。

技术领域

本发明涉及激光雷达探测领域，尤其涉及一种基于固态面阵激光雷达的太阳位置识别与规避方法。

背景技术

带电作业机器人需要在户外空中作业，强光的情况不可避免，在抓线、剥线、挂线等动作中又严重依赖固态面阵激光雷达在局部建模中提供的精确数据，但是固态面阵激光雷达视野中存在太阳的情况下，如图1所示，会造成局部曝光，并影响目标点云精度，造成固态面阵激光对目标物识别失败，只能等待太阳改变角度后才能继续流程，因此需要一套合理有效的太阳位置识别与规避方案。

发明内容

发明目的：本发明针对上述不足，提出了一种基于固态面阵激光雷达的太阳位置识别与规避方法。

技术方案：

一种基于固态面阵激光雷达的太阳位置识别与规避方法，包括步骤：

(1)在机器人的操作手臂末端安装固态面阵激光雷达，固态面阵激光雷达根据点云图和灰度图识别出太阳所在区域，将该区域内的像素点云距离设置为极大值代表过曝点云团；

(2)机器人遍历所有固态面阵激光雷达实时采集的目标位置的点云数据的点，提取得到所有像素点云距离为极大值的点即为曝光点；

(3)进行点云聚类，提取达到曝光点个数阈值的聚类点云质心，得到在固态面阵激光雷达的坐标系下的太阳中心位置；

(4)将固态面阵激光雷达坐标系下的太阳中心位置转换至机器人坐标系下，得到机器人坐标系下太阳中心位置及其指向向量，其中，太阳指向向量为固态面阵激光雷达原点指向太阳的向量；

(5)机器人控制其操作手臂根据步骤(4)得到的机器人坐标系下太阳中心位置和指向向量，根据太阳指向向量和电线走向向量之间的差值计算固态面阵激光雷达扫描电线的角度，并重新规划机器人操作手臂的运动。

所述步骤(3)具体为：

(31)在所述步骤(2)提取得到的所有曝光点中某点，在所有曝光点中用kdTree找到离它最近的n个点，判断这n个点到该点的距离，将距离小于阈值r的点放在类Q里；

(32)在类Q里找到一点，在所有曝光点中用kdTree找到离该最近的n个点，判断这n个点到该点的距离，将距离小于阈值r的点放在类Q里，直到类Q无新点加入；

(33)判断类Q中点云个数是否在设置的曝光点个数阈值之间，若在，则完成搜索，转至步骤(34)；若不在，则返回步骤(31)；

(34)计算类Q中所有像素点的坐标均值(q_{Average_x}、q_{Average_y}、q_{Average_z})即为聚类点云的质心，即为太阳在相机坐标系下的位置(Sun_{Camera_x}、Sun_{Camera_y}、Sun_{Camera_z})。