[发明专利]基于压缩三维空间点云的平面激光SLAM与导航方法

权利要求书

1.基于压缩三维空间点云的平面激光SLAM与导航方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.建立坐标系并获取三维点云数据，将三维点云数据压缩至二维平面，得到平面点云数据；

S2.基于步骤S1得到的平面点云数据，进行平面激光SLAM建图；

S3.基于步骤S1得到的平面点云数据，进行定位、路径规划与导航控制；

上述步骤S1具体包括：

S1.1.建立移动机器人坐标系{v}与激光雷达坐标系{l}，获取基础数据；

S1.2.基于兴趣区域选择原则，得到三维空间点云在不同维度的取值范围；

S1.3.对三维空间点云进行压缩，得到平面点云数据；

步骤S1.1所述的建立移动机器人坐标系{v}与激光雷达坐标系{l}，具体包括如下步骤：

以移动机器人主体中心为原点o_v，x_v轴指向移动机器人正前方，y_v轴平行于轮轴指向左侧，z_v轴垂直指向上方，建立满足右手定则的移动机器人坐标系o_vx_vy_vz_v，记为{v}；

建立三维激光雷达所在坐标系o_lx_ly_lz_l，记为{l}，其原点o_l位于激光雷达中心，且x_l、y_l、z_l轴分别平行于x_v、y_v、z_v轴；

步骤S1.1.所述的基础数据包括：

记第k帧三维原始点云数据为P_k，所述第k帧三维原始点云数据为通过三维激光雷达直接获取的三维点云数据；

o_l与o_v在x_v轴方向的距离为Δx_v2lm，在y_v轴方向的距离为0，在z_v轴方向的距离为Δz_v2lm；

移动机器人主体的下表面至地面的垂直距离为h_vbm，原点o_l至地面的垂直距离为h_lm，记移动机器人的最高点至地面的垂直距离为h_v-maxm；

上述S1.2具体包括：

兴趣区域的选择包括两个维度：水平与竖直；

兴趣区域的选择原则包括：对于水平维度，为了实现360°的全方位感知，水平维度的点云信息全部保留；对于竖直维度，引入选择阈值h_th，h_th≥0m，在激光雷达坐标系{l}中，考虑到移动机器人底盘最低处的通过能力，要求激光雷达既能感知到底盘主体最低处，又能排除地面干扰，故z_l轴负方向取-(h_l-h_vb+h_th)m，考虑移动机器人的最高点能通过作业环境，故z_l轴正方向取(h_v-max-h_l+h_th)m。

2.如权利要求1所述的基于压缩三维空间点云的平面激光SLAM与导航方法，其特征在于，步骤S1.3具体包括：

使用开源算法pointcloud_to_laserscan实现对原始点云数据的压缩，得到平面点云数据。