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基于三维激光点云数据特征的立面障碍物检测方法 

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申请/专利权人:中南大学

摘要:本发明公开了一种基于三维激光点云数据特征的立面障碍物检测方法。在清扫机器开始移动清扫前,先建立点云坐标系,并获取立面点云信息;接下来过滤异常点,获取点云数据与真实场景间正确的对应关系后,并获取用于坐标系矫正的固有参数。清扫机器开始移动后,获取清扫的滚刷位置来作为ROI,然后对ROI通过随机采样一致性算法进行目标检测和分割,提取立面上障碍物的点云,再使用欧式聚类对同一障碍物间断的点云进行合并,统计得到每一个障碍物的位置、尺寸信息;最后使用匈牙利匹配算法和卡尔曼滤波对障碍物进行跟踪。本发明可以实现对普通直墙面、隧道壁等不同立面场景的障碍物的自动检测,整个过程无需人工干预,用于立面清洗装备的自动避障。

主权项:1.一种基于三维激光点云数据特征的立面障碍物检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,在洗墙车开始清扫移动前,通过激光雷达来采集洗墙车所处场景包括地面及墙面在内的各个平面的点云,并通过外参标定获取点云与真实场景间正确的对应关系;然后根据平面间的空间位置转换关系,获取用于对点云进行坐标矫正的固有参数;S2,在洗墙车开始清扫移动后,对移动中获取的每一帧点云进行滤波处理,并基于固有参数进行坐标矫正,按照分布情况划分栅格;使用栅格特征表征点云,提取感兴趣区域ROI,并滤除点云噪声;S3,通过特征分割的方式获取墙面即立面的点云并将其从感兴趣区域中滤除,从而获取障碍物点云;S4,对障碍物点云聚类处理,计算障碍物尺寸并获取障碍物边界框信息;初步聚类完成后根据质心距离进行二次分类以提高障碍物识别精度;S5,对每个障碍物建立跟踪,在连续帧之间根据距离进行匹配,对匹配后的障碍物进行卡尔曼滤波更新;针对不同的匹配结果,对每个障碍物进行新建、合并或删除,从而得到障碍物检测结果。

全文数据:

权利要求:

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