[发明专利]一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法有效
申请号: | 202110193224.9 | 申请日: | 2021-02-20 |
公开(公告)号: | CN113033564B | 公开(公告)日: | 2022-10-14 |
发明(设计)人: | 姜跃君;张启富 | 申请(专利权)人: | 意欧斯物流科技(上海)有限公司 |
主分类号: | G06V10/26 | 分类号: | G06V10/26;G06V10/74;G06T7/73;G06T3/60 |
代理公司: | 合肥律众知识产权代理有限公司 34147 | 代理人: | 殷娟 |
地址: | 201101 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高精度 鲁棒性 激光 匹配 方法 | ||
1.一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、将激光原始点云转换到激光坐标系的极坐标系下,并对平行于激光行进方向以及垂直于激光行进方向的点云进行分割;
S2、统计各特征的点云数量,并根据特征影响度进行点云权重评估;
S3、对点云进行粗匹配,估计初步角度旋转量,并验证初步角度旋转量是否可用;
S4、如果初步角度旋转量可用,则进行点云定向特征精匹配与优化,否则对初步角度旋转量进行初始化;
S5、对匹配质量进行评估。
2.根据权利要求1所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:S1中对垂直于激光行进方向以及平行于激光行进方向的点云进行分割,包括:
计算平行于激光行进方向点云,以及垂直于激光行进方向点云距离雷达的距离,并在距离阈值内对点云进行搜索,在平行于激光行进方向得到符合条件的点特征为特征A1、特征A2,在垂直于激光行进方向得到符合条件的点特征为特征B1、特征B2,剩余所有点云的点特征记为特征C。
3.根据权利要求2所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:所述平行于激光行进方向点云的索引值包括Index1、Index2,所述垂直于激光行进方向点云的索引值包括Index3、Index4,按照下式计算:
Index1=(θw-π/2)*180/π/(360/2400);
Index2=(θw+π/2)*180/π/(360/2400);
Index3=(θw)*180/π/(360/2400);
Index4=(θw+π)*180/π/(360/2400);
其中,Index1为右侧平行于激光行进方向点云的索引值,Index2为左侧平行于激光行进方向点云的索引值,Index3为上侧垂直于激光行进方向点云的索引值,Index4为下侧垂直于激光行进方向点云的索引值。
4.根据权利要求2所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:S2中统计各特征的点云数量,并根据特征影响度进行点云权重评估,包括:
平行于激光行进方向的点云数量为numA(A1+A2),垂直于激光行进方向的点云数量为numB(B1+B2),未分类特征的点云数量为numC,则设定点云权重为:
Wa∶Wb∶Wc=1∶(k*numA)∶numB;
其中,Wa为特征A1、特征A2的点云权重,Wb为特征B1、特征B2的点云权重,Wc为特征C的点云权重,k根据实际需要进行调整;
特征A1、特征A2为平行于激光行进方向的点云,平移权重需要放低;特征B1、特征B2为垂直于激光行进方向的点云,平移权重需要提高;特征C是一些未分类的点,不需要额外附加权重。
5.根据权利要求4所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:S3中对点云进行粗匹配,估计初步角度旋转量,并验证初步角度旋转量是否可用,包括以下步骤:
S31、根据距离阈值对参考帧激光和匹配帧激光进行初步提取,保留点数最多的三个聚类点云;
S32、对聚类点云先进行直角点的提取裁剪,裁剪后再进行RANSAC拟合,可以分别得到三条直线特征line1、line2、line3,以及分别对应的直线斜率k1、k2、k3;
S33、对初步角度旋转量进行旋转粗估计;
S34、利用初步角度旋转量将匹配帧激光的直线特征line1、line2、line3中的点云,旋转到参考帧激光下,并在参考帧激光的直线特征line1、line2、line3的点云中搜索邻近点;
S35、如果邻近点的数量大致等于总的直线特征中的点云数量,则该初步角度旋转量可用,否则该初步角度旋转量不可用。
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