[发明专利]露天矿无人驾驶中的排土场及排土边缘线实时更新方法

权利要求书

1.一种露天矿无人驾驶中的排土场及排土边缘线实时更新方法，包括：

步骤1，将三维激光雷达安装于露天矿排土场附近，采集露天矿排土场周边环境点云数据；

步骤2，对获取到的点云数据，采用保留露天矿排土场排土边缘区域特征的简化方法进行简化，并利用简化之后的点云数据建立露天矿排土场模型；

步骤3，定期对露天矿排土场点云数据进行对比，判断露天矿排土场模型是否需要更新；

步骤4，当判断需要更新时，对露天矿排土场模型进行更新；

步骤5，对露天矿排土场排土边缘线进行更新；

其特征在于，所述步骤2中露天矿排土场模型的建立过程如下：

步骤2.1，采用kd-tree建立点云数据之间的拓扑关系，获取点云数据之间的k个邻近点；

步骤2.2，根据得到的各个点云数据的k个邻近点建立局部曲面，采用PCA方法估计曲面的法向量及特征点；

步骤2.3，综合露天矿排土场周围环境特点，利用点云及周围点云数据的分布均匀性来判断排土边缘点，筛选出排土边缘点；

步骤2.4，保留所有排土边缘点，并对非排土边缘点采用曲面变化进行点云数据简化，以反映露天矿排土场真实场景；

步骤2.5，运用Geomagic Studio软件对判断出来的排土边缘点和进行点云数据简化之后的非排土边缘点进行建模，获得露天矿排土场模型。

2.根据权利要求1所述露天矿无人驾驶中的排土场及排土边缘线实时更新方法，其特征在于，所述点云数据包括露天矿排土场周边环境中每个点所在的位置，即在三维空间中的x,y,z坐标以及激光反射强度特征。

3.根据权利要求1所述露天矿无人驾驶中的排土场及排土边缘线实时更新方法，其特征在于，所述步骤2.2获取法向量及特征点的方法为：

给定点云数据集P＝{p₁，p₂，...，p_i，...，p_n}，其中n为点云总数，对于第i点云p_i，p_i的邻近点云记为p_m∈Nb(p_i)，Nb(p_i)表示离p_i最近的k个点云，p_i周围邻近点均值为点云p_i的协方差矩阵定义为：

协方差矩阵C_i定义了由点云p_i和其临近点云p_m组成的局部曲面的几何信息，由于协方差矩阵C_i为对称半正定矩阵，其存在三个实数特征值，设三个特征值分别为：λ₁，λ₂，λ₃，λ₁≤λ₂≤λ₃，三个特征值对应的特征向量分别v₁，v₂，v₃；v₂和v₃组成p_i处的最小二乘拟合平面，v₁点云p_i和其临近点云p_m组成的局部曲面的法向量；

最小特征值λ₁表示点沿着曲面法矢的变化情况，因此可以利用各点云数据的最小特征值的变化来估计高曲率区域，点云p_i的曲面变化表示为：

ω_i＝0时，p_i为平面点，ω_i值越大，曲面越弯曲，据此可根据ω_i值判断点p_i是否处于高曲率区域，如果ω_i大于给定阈值f，则表示点p_i处于高曲率区域，称为特征点，否则为非特征点；

所述步骤2.3包括如下步骤：

步骤2.3.1，设点云p为点云数据中的某一点云，由点云p及点云p的邻近点，计算出p点的法向量，然后构造最小二乘平面T；

步骤2.3.2，将点云p及其邻近点投影到最小二乘平面T上；

步骤2.3.3，过点云p作平行于xoy,xoz,yoz的平面，并计算出位于三个平面两侧的点云数量；

步骤2.3.4，若位于平面两侧的点云数量之差占邻近点云总数的比例大于或等于特定值w，该点即为排土边缘点，否则判定其为非排土边缘点；

所述步骤2.4中，保留步骤2.3计算出来的排土边缘点，对于非排土边缘区域的点根据步骤2.2中点云p_i的曲面变化判断出特征点和非特征点；对于判断出的特征点进行保留，非特征点根据其k近邻点个数的比例进行简化。