一种基于激光雷达的全局定位系统及方法
专利汇可以提供一种基于激光雷达的全局定位系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及 定位 的技术领域，更具体地，涉及一种基于 激光雷达 的全局定位系统及方法。包括 数据采集 模 块 ， 数据处理 模块，全局粗定位模块，局部精定位模块，定位反馈模块；本发明的激光雷达采用的是3D激光雷达，与以往的2D激光雷达相比，可以获取到更多的点 云 数据信息，能够获取到竖直平面的环境信息，可以更加全面的包含环境信息，使得数据更加丰富，便于处理并能够更加直观的将数据 可视化 。，下面是一种基于激光雷达的全局定位系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于激光雷达的全局定位系统，其特征在于，包括
数据采集模块：利用3D激光雷达采集对应环境的数据信息，并传递到数据处理模块；
数据处理模块：通过数据采集模块传递进来的数据信息，利用SLAM的形式进行处理，得到对应的全局坐标系下的路径信息和点云数据帧，并发送到全局粗定位模块和局部精定位模块；
全局粗定位模块：利用数据处理模块传递进来的路径信息和点云数据帧，进行地图的压缩，将三维地图进行降维，转化为二维地图，并提取对应的点云数据帧的图片特诊，生成地图帧特征数据库；将传入的点云信息进行上面的操作，得到传入的点云信息的图片特征，利用图片的像素值进行hamming距离的计算，hamming距离越小的表示两个图片越相近；在地图帧特征数据库中找到与之最接近的前五帧，取每一帧的前后几帧存入到一个set之中；
将得到的结果发送到局部精定位模块中；
局部精定位模块：利用全局粗定位模块传递的set，提取出对应的点云特征信息和其路径信息，并计算其二进制特征文本特征，得到其对应的特征信息，构建特征信息数据库；将输入的点云信息进行上面的操作，根据其对应的特征信息在特征信息数据库中进行检索，计算其二进制特征文本的几何一致性和特征一致性，两个结果加权平均，得到一个分数值，分数值越大的代表越相近，得到最相近的点云数据帧和其对应的路径信息；并将结果发送到定位反馈模块；
定位反馈模块：根据接收到的局部精定位模块传递过来的最相近的点云数据帧和路径信息，和需要定位的点云数据帧之间进行匹配，得到对应的姿态变换矩阵，然后，根据最相近点云数据帧的路径信息，结合姿态矩阵，得到需要匹配的点云数据帧的实际全局坐标信息，也就是最终所定位到的坐标信息，即完成了定位。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的全局定位系统，其特征在于：所述的数据采集模块需要保证每一个机器人都含有一个激光雷达，且可以全方位的采集到环境信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达的全局定位系统，其特征在于：所述的激光雷达为Velodyne 16线或32线的激光雷达。
4.利用权利要求1所述的基于激光雷达的全局定位系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、利用3D激光雷达对于实验环境进行数据的采集，得到对应的点云数据包；
步骤2、使用SLAM的方法对于采集到的数据进行处理，得到点云数据帧和其对应的路径信息；
步骤3、将得到的点云数据帧和对应的路径信息传递到全局粗定位模块；
步骤4、对于点云数据帧进行压缩，量化处理，将其转化为图片信息；
步骤5、提取图片的特征信息，生成地图帧的特征数据库；
步骤6、对于需要定位的点云数据帧进行3-5的操作，并将得到的图片特征信息在地图帧的特征数据库中检索，得到最相近的前五帧，取其前后20帧，存入set之中；
步骤7、将生成的set传入到局部精定位模块；
步骤8、提取set中对应的点云数据帧的二进制文本特征信息，构建bsc特征数据库；
步骤9、提取原始数据的bsc特征信息，并在bsc特征数据库中进行检索，得到最相近的点云数据帧；
步骤10、将得到的最相近的点云数据帧和其对应的路径信息传人到定位反馈模块；
步骤11、将最相近的点云数据帧和需要定位的点云数据帧进行点云匹配，得到姿态变换矩阵；
步骤12、利用最相近点云数据帧的坐标信息加以姿态矩阵得到需要定位的点云数据帧的实际的全局坐标信息。
一种基于激光雷达的全局定位系统及方法
技术领域
背景技术
发明内容
步骤2、使用SLAM的方法对于采集到的数据进行处理，得到点云数据帧和其对应的路径信息；
步骤3、将得到的点云数据帧和对应的路径信息传递到全局粗定位模块；
步骤4、对于点云数据帧进行压缩，量化处理，将其转化为图片信息；
步骤5、提取图片的特征信息，生成地图帧的特征数据库；
步骤6、对于需要定位的点云数据帧进行3-5的操作，并将得到的图片特征信息在地图帧的特征数据库中检索，得到最相近的前五帧，取其前后20帧，存入set之中；
步骤7、将生成的set传入到局部精定位模块；
步骤8、提取set中对应的点云数据帧的二进制文本特征信息，构建bsc特征数据库；
步骤9、提取原始数据的bsc特征信息，并在bsc特征数据库中进行检索，得到最相近的点云数据帧；
步骤10、将得到的最相近的点云数据帧和其对应的路径信息传人到定位反馈模块；
步骤11、将最相近的点云数据帧和需要定位的点云数据帧进行点云匹配，得到姿态变换矩阵；
步骤12、利用最相近点云数据帧的坐标信息加以姿态矩阵得到需要定位的点云数据帧的实际的全局坐标信息。
具体实施方式
步骤2、使用SLAM的方法对于采集到的数据进行处理，得到点云数据帧和其对应的路径信息；
步骤3、将得到的点云数据帧和对应的路径信息传递到全局粗定位模块；
步骤4、对于点云数据帧进行压缩，量化处理，将其转化为图片信息；
步骤5、提取图片的特征信息，生成地图帧的特征数据库；
步骤6、对于需要定位的点云数据帧进行3-5的操作，并将得到的图片特征信息在地图帧的特征数据库中检索，得到最相近的前五帧，取其前后20帧，存入set之中；
步骤7、将生成的set传入到局部精定位模块；
步骤8、提取set中对应的点云数据帧的二进制文本特征信息，构建bsc特征数据库；
步骤9、提取原始数据的bsc特征信息，并在bsc特征数据库中进行检索，得到最相近的点云数据帧；
步骤10、将得到的最相近的点云数据帧和其对应的路径信息传人到定位反馈模块；
步骤11、将最相近的点云数据帧和需要定位的点云数据帧进行点云匹配，得到姿态变换矩阵；
步骤12、利用最相近点云数据帧的坐标信息加以姿态矩阵得到需要定位的点云数据帧的实际的全局坐标信息。
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