[发明专利]一种基于2D激光雷达的平面建图定位方法

说明书

本发明提供了一种基于2D激光雷达的平面建图定位方法，包括以下步骤：获取预先建立的特征点坐标数据库，所述特征点坐标数据库包括环境中所有特征点的定位坐标；通过激光雷达扫描获得机器人当前位置下的极坐标地图，得到各特征点的极坐标数据；通过距离匹配法将特征点坐标数据库中的特征点与极坐标地图中的特征点进行匹配，得到极坐标地图中各个特征点的定位坐标；通过三点定位法计算出机器人当前位置的定位坐标。通过距离匹配法将特征点坐标数据库中的特征点与极坐标地图中的特征点进行匹配，得到极坐标地图中各个特征点的定位坐标，再通过三点定位法计算出机器人当前位置的定位坐标，从而无需人工设定地图初始定位。

技术领域

本发明涉及移动机器人定位技术，尤其涉及一种基于2D激光雷达的平面建图定位方法。

背景技术

同步定位与建图(SLAM，Simultaneous Localization and Mapping)技术是移动机器人的关键技术。该技术可以让机器人利用自身携带的传感器提取到环境信息和已有地图，从而进行定位和地图更新。目前SLAM技术大致可以分为两大类：激光SLAM和视觉SLAM。

传统激光SLAM算法的数据量、计算量庞大，实现成本高，需要较高的电脑配置，而且对环境场景要求较相对苛刻，在不添加高亮反光柱情况下，难以解决初始定位问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种计算效率高、无需人工设定地图初始定位的基于2D激光雷达的平面建图定位方法。

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

根据本发明的一方面，提供了一种基于2D激光雷达的平面建图定位方法，包括以下步骤：获取预先建立的特征点坐标数据库，所述特征点坐标数据库包括环境中所有特征点的定位坐标；通过激光雷达扫描获得机器人当前位置下的极坐标地图，得到各特征点的极坐标数据；通过距离匹配法将特征点坐标数据库中的特征点与极坐标地图中的特征点进行匹配，得到极坐标地图中各个特征点的定位坐标；通过三点定位法计算出机器人当前位置的定位坐标。

在一实施例中，该方法中的所述特征点坐标数据库的建立方法为：机器人遍历环境并用激光雷达扫描获得轮廓地图，提取轮廓地图中的直线特征，得到各直线特征的函数表达式，求出直线特征之间的交点作为直线特征点，选择部分直线特征点添加至特征点坐标数据库。

在一实施例中，该方法中的所述提取出轮廓地图中的直线特征采用边缘检测算法。

在一实施例中，该方法中的所述选择部分直线特征点添加至特征点坐标数据库包括：选择固定建筑物的边缘对应的直线特征点添加至特征点坐标数据库。

在一实施例中，该方法中的所述特征点坐标数据库还包括环境中的所有高亮特征点的定位坐标，

在一实施例中，该方法中的所述高亮特征点的获取方法为：在环境中设置反射板，机器人遍历环境并用激光雷达扫描获得轮廓地图，提取轮廓地图中的激光反射能量最高的若干点作为高亮特征点，选择部分高亮特征点添加至特征点坐标数据库。

在一实施例中，该方法中的所述选择部分高亮特征点添加至地图特征点数据库包括：排除环境中原有的反光表面产生的高亮特征点。