[发明专利]一种基于激光雷达测距信息的室内场景识别方法

摘要

本发明公开了一种基于激光雷达测距信息的室内场景识别方法，该方法通过在移动机器人上安装激光雷达，实时采集移动机器人在室内环境行驶过程中激光雷达的测距信息，并基于所采集的数据来判定移动机器人当前所处场景的类型。本方法可解决大部分移动机器人在普通生活场景中的室内环境识别问题，激光雷达具有可进行高精度以及高密度范围扫描的特点，提高了室内场景识别的鲁棒性与准确率。

主权项

1.一种基于激光雷达测距信息的室内场景识别方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：(1)在移动机器人上安装扫描范围为360°的激光雷达；(2)在不同类型的室内场景中，人为控制移动机器人进行无碰撞行驶，同时采集作为训练样本的雷达信息，设训练样本的个数为N，则得到训练样本数据集Str的表达式为：Str＝{Str1,Str2,Λ,StrN}其中Str1,Str2,Λ,StrN分别表示训练样本数据集Str中第一个训练样本、第二个训练样本、…第N个训练样本；(3)参考所述步骤(2)的方法，采集作为测试样本的雷达信息，设测试样本的个数为M，则得到超声测试样本数据集Ste的表达式为：Ste＝{Ste1,Ste2,Λ,SteM}其中Ste1,Ste2,Λ,SteM分别表示测试样本数据集Ste中第一个测试样本、第二个测试样本、…第M个测试样本，N和M分别为训练样本的个数和测试样本的个数，且M≤N；(4)对雷达测距训练样本数据集Str的样本信息进行特征提取，得到新的训练样本数据集Str'；(5)给新的训练样本数据集Str'中来自不同类型房间的样本设定不同的标签，并生成与训练数据矩阵相对应的训练标签矩阵T；(6)对雷达测距测试样本数据集Ste的样本信息进行特征提取，得到新的测试样本数据集Ste'；(7)参照所述步骤(5)给新的测试样本数据集Ste'中的样本设定标签，生成与测试数据矩阵相对应的测试标签矩阵T'；(8)将训练样本数据集Str矩阵及相应的训练标签矩阵T通入基于局部感受野的极限学习机模型中训练模型，再将模型应用于测试样本数据集Ste矩阵得到分类结果。