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申请/专利权人：西南交通大学;中国国家铁路集团有限公司

摘要：本发明涉及一种复杂环境下机器人地形感知与自主探索方法，具体为在A‑LOAM算法原有TF坐标树上添加一个传感器坐标系，启动A‑LOAM算法节点并订阅雷达点云信息，输出点云地图和实时机器人位姿；提取高程栅格地图路径规划发布的中路径信息生成路径坐标系，路径坐标系与传感器坐标系之间保持一个静态TF变换；进行高程栅格地图数据解算，通过对高程栅格地图多种地形特征数据计算，输出可通行地图层数据；启动改进A*算法节点并订阅高程栅格地图可通行地图层数据和实时机器人位姿信息，输出路径信息；然后通过计算输出速度信息；本方案通过简便算法便捷的实现路径与坐标相匹配，避免机器偏航。

主权项：1.一种复杂环境下机器人地形感知与自主探索方法，其特征在于，具体实现步骤如下：步骤一、启动雷达扫描节点，并利用滤波节点进行处理；步骤二、采用A-LOAM算法进行机器人运动模型构建，以世界地图坐标系为固定参考坐标系，里程计坐标系随着机器人运动而变化，在A-LOAM算法原有TF坐标树上添加一个传感器坐标系，传感器坐标系原点为机器人传感器质心，坐标轴方向定义与世界地图坐标系相统一，从里程计坐标系到传感器坐标系的TF变换设定为一个静态TF变换，保持一个固定的位姿变换数值，传感器坐标系和机器人坐标系之间根据传感器安装位置计算，构成一个固定的位姿变换；启动A-LOAM算法节点并订阅雷达点云信息，输出点云地图和实时机器人位姿；步骤三、构建高程栅格地图，所述高程栅格地图的建图中心参考传感器坐标系原点，同时，高程栅格地图还按照里程计坐标系跟随机器人运动；启动高程栅格地图节点并订阅雷达点云信息和实时机器人位姿，进行高程栅格地图数据解算，通过对高程栅格地图多种地形特征数据计算，输出可通行地图层数据；步骤四、启动改进A*算法节点并订阅高程栅格地图可通行地图层数据和实时机器人位姿信息，输出路径信息；以传感器坐标为基准，建立路径坐标系，路径坐标系与传感器坐标系之间保持一个静态TF变换，上述路径信息以路径坐标系作为基准；步骤五、订阅路径信息和实时机器人位姿信息，计算并输出速度信息；步骤六、机器人运动，完成对未知环境的自主探索，直到无探索路径或者任务完成，机器人原地旋转，返回起点。

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