[发明专利]一种室外无人清扫车贴边清洁方法及设备

说明书

本发明公开了一种室外无人清扫车贴边清洁方法，用于在室外带有马路牙子情况下的贴边环境清扫。该方法包括二维激光雷达数据中直线特征提取、基于马路边界的直线特征的马路牙子识别、基于激光雷达反射率的冗余马路牙子识别、基于马路牙子特征的贴边车辆控制，该方法能够自动校正无人清扫车与马路牙子的距离并贴边延边清洁，防止无人清扫车与马路边沿发生碰撞。

技术领域

本发明涉及清扫车技术领域，尤其涉及一种室外无人清扫车贴边清洁方法。

背景技术

室外无人清扫车常用于工业园区、公园等半封闭的环境中。在半封闭的室外道路的工作场景中，道路的两旁除了房子树木等大型固定物体外，还有两侧用水泥砖堆砌出来的凸起物，我们这里简称马路牙子。这种马路牙子很常见，可以起到道路美观、遮挡雨天路面的雨水引导到下水口处等作用，但是马路牙子对于室外无人清扫车来说比较陌生，按照常规的传感器和技术手段是不能够识别出这种路况；一旦室外无人清扫车在清扫过程中没能识别马路牙子，会发生清扫车上的刷盘以及其他重要元器件碰撞到马路牙上，导致室外无人清扫车不能正常工作并存在安全作业隐患同时造成经济损失。另外，户外道路清洁区域除了表面平坦的马路之外，马路牙子堆积的树叶和雨水冲刷下来的灰尘基本上都夹杂在马路和马路牙子夹角处，因此如何顺利的完成识别马路牙子并沿着马路牙子清洁作业是本发明要解决的问题。

常规的无人驾驶技术方法有三维激光雷达点云匹配定位、基于视觉定位、基于GPS定位匹配或者基于三者的融合手段，以上这些方法对于室外大的工作场景识别定位是可行的，比如沿着道路的车道线进行自动驾驶，这些技术手段的定位精度一般在10cm以上，但是对于清洁车沿着马路牙子作业这个精度是远远不够的，无人清扫车的贴边清扫工况需要能够精确的、能够自适应的沿着马路边沿运行以保证无人车的清扫覆盖率；但目前常用的定位技术存在较大的定位误差，极易让无人清扫车与马路边沿发生碰撞，导致难以预测的危险。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出一种室外无人清扫车贴边清洁方法，能够自动校正无人清扫车与马路牙子的距离并贴边延边清洁，防止无人清扫车与马路边沿发生碰撞。

一种室外无人清扫车贴边清洁方法，包括如下步骤：

S1：获取马路边沿的测量数据；

S2：对S1获得的数据进行整理并基于相邻测量点的曲率提取测量点的直线特征；

S3：判断S2获得测量点的直线特征是否符合马路边界的直线特征从而分割路面与马路牙子；

S4：将S3获得的路面与马路牙子的分界位置与上一时刻的分界位置做对比；

S5：根据S4的位置对比，修正无人清扫车前进方向以贴边清扫。

优选地，所述S1采用二维激光雷达进行数据测量，其获得的数据为2D数据，所述的测量数据包括雷达数据起始角度(最小角度)、雷达数据终止角度(最大角度)、雷达数据角度分辨率(角度增量)、雷达数据每个数据点的时间间隔、当前帧数据与下一帧数据的时间间隔、雷达数据的最小值、雷达数据的最大值，雷达数据每个点对应的在极坐标系下的距离值，雷达数据每个点对应的强度值。

优选地，所述S2中对雷达数据的整理方法包括：a、通过体素滤波方法缩小激光雷达数据由于测量距离远近引入的权重误差；b、设置边长为5cm的正方形为体素单元，采用下采样的方法缩减较密区域的雷达数据。

优选地，所述S2中，计算相邻测量点间的曲率，通过比较曲率值与预先设定曲率阈值，提取出测量点的直线特征。

优选地，所述S3中的马路边界的直线特征为直线-直角-直线-直角-直线，根据相邻测量点的曲率值对测量点进行分割，然后根据相邻分割线段间的夹角来判定路面与马路牙子的分割夹角，并依据此夹角位置是否符合马路边界的直线特征得到路面与马路牙子的分割位置。