[发明专利]一种基于多传感器数据融合的室外自主避障方法

摘要

本发明公开一种基于多传感器数据融合的室外自主避障方法，包括构建无缝衔接的顶层视觉采集区、上层传感区、中层传感区、下层传感区，上位机分别从U形传感区、中位宽距扇形传感区、高位窄距矩形传感区获取距离传感数据，构建实时动态3D建模图像数据等过程。通过上述方式，本发明提供一种基于多传感器数据融合的室外自主避障方法，将单个激光雷达与红外、超声等传感器进行数据融合，可以避免激光视角的盲区，应用范围较广，成本适中适合大规模产品化。

主权项

1.一种基于多传感器数据融合的室外自主避障方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在机器人本体上沿竖直方向构建无缝衔接的顶层视觉采集区、上层传感区、中层传感区、下层传感区；步骤二：在下层传感区同一水平面上构建U形红外传感阵列，形成半径1.5米低位短距U形传感区；步骤三：在中层传感区构建叠加在U形红外传感阵列之上的超声波传感器，形成半径5米的中位宽距扇形传感区；步骤四：在上层传感区构建叠加在超声波传感器之上的激光雷达，形成长度100米的高位窄距矩形传感区；步骤五：利用上位机分别从U形传感区、中位宽距扇形传感区、高位窄距矩形传感区、顶层视觉采集区同步获取距离传感数据和视频流数据，实时整合构建动态3D建模图像数据；步骤六：上位机利用动态3D建模图像数据规划壁障路线，下发给机器人执行；步骤七：从视频流数据读取帧数据，提取特征信息，进行特征匹配，生成视觉里程计数据，通过视觉里程计与imu融合后的数据对机器人底盘里程计的数据做矫正，补偿因机器人颠簸或打滑引起的失准数据；步骤八：将特征信息通过回环检测准确地进行重定位，并重复执行步骤六。