一种基于激光雷达点云数据的定位方法
专利汇可以提供一种基于激光雷达点云数据的定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 激光雷达 点 云 数据的 定位 方法，步骤如下：采集移动设备当前所在 位置 实时周边环境的点云数据，把点云中的各点依次相连形成多边形。对实时点云数据进行筛选处理，形成凸多边形。对凸多边形进行等距分割并 采样 ，得到定位分割点云数据集合。根据移动设备的 位姿 ，基于移动设备可能所在区域的已知地图，对该区域的障碍物 像素 点的点云数据进行采样。将障碍物像素点的点云数据转换，并把点云中的各点依次相连形成多边形。对多边形的每条边进行等距分割并采样，得到障碍物分割点云数据集合。采用ICP 算法 对定位分割点云数据集合和障碍物分割点云数据集合进行 配对 计算，得到当前移动设备的真实位置坐标和修正后的位姿数据，完成定位。，下面是一种基于激光雷达点云数据的定位方法专利的具体信息内容。
1.一种基于激光雷达点云数据的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、实时点云数据采集步骤，通过激光雷达采集移动设备当前所在位置实时周边环境的点云数据；
S2、实时点云数据多边形构建步骤；基于采集到的周边环境的实时点云数据，利用点云距离信息，把点云中的各点按照角度分辨率从大到小的顺序依次相连，形成多边形；
S3、实时点云数据筛选处理步骤，对实时点云数据进行筛选处理，将认为是障碍物的点云数据删除，形成凸多边形；
S4、实时点云数据分割步骤，对凸多边形的每一条边进行等距分割，得到定位分割点云数据，对定位分割点云数据采样，得到定位分割点云数据集合；
S5、障碍物像素点的点云数据采集步骤，根据移动设备的位姿，基于移动设备可能所在区域的已知地图，对该区域的障碍物像素点的点云数据进行采样；
S6、障碍物像素点的点云数据转换步骤，将障碍物像素点的点云数据转换为基于距离信息的点云数据；
S7、障碍物像素点点云数据多边形构建步骤，基于转换后得到的障碍物点云数据，利用点云距离信息，把点云中的各点按照角度分辨率从大到小的顺序依次相连，形成多边形；障碍物像素点点云数据分割步骤，对障碍物像素点点云数据多边形构建步骤得到的多边形的每条边进行等距分割，得到障碍物分割点云数据，对障碍物分割点云数据采样，得到障碍物分割点云数据集合；
S8、定位计算步骤，采用ICP算法对定位分割点云数据集合和障碍物分割点云数据集合进行配对计算，得到当前移动设备的真实位置坐标和修正后移动设备的位姿数据，完成移动设备的定位。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达点云数据的定位方法，其特征在于：实时点云数据筛选处理步骤中，删除障碍物的点云数据的方法如下：对于实时点云数据多边形构建步骤中所构建的多边形，依次检查多边形相邻的两条边，如果相邻的两条边所形成的外角小于180度，则将两条边的交点从多边形中删除，再将这两条边剩余的两个点相连，形成一个新的多边形；重复以上步骤，直至得到的多边形的两两相邻的边形成的外角均不小于180°。
3.根据权利要求2所述的基于激光雷达点云数据的定位方法，其特征在于：实时点云数据筛选处理步骤中，在删除障碍物的点云数据之前，还包括干扰物删除步骤，该步骤如下：
对实时点云数据多边形构建步骤中所构建的多边形，如果多边形相邻的两个点之间的距离大于设定阈值，则将这些相邻的点删除，对于剩下的点按照角度分辨率从大到小的顺序依次相连。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于激光雷达点云数据的定位方法，其特征在于：实时点云数据分割步骤和障碍物像素点点云数据分割步骤中的分割长度相等。
一种基于激光雷达点云数据的定位方法
技术领域
背景技术
发明内容
S1、实时点云数据采集步骤，通过激光雷达采集移动设备当前所在位置实时周边环境的点云数据；
S2、实时点云数据多边形构建步骤；基于采集到的周边环境的实时点云数据，利用点云距离信息，把点云中的各点按照角度分辨率从大到小的顺序依次相连，形成多边形；
S3、实时点云数据筛选处理步骤，对实时点云数据进行筛选处理，形成凸多边形；
S4、实时点云数据分割步骤，对凸多边形的每一条边进行等距分割，得到定位分割点云数据，对定位分割点云数据采样，得到定位分割点云数据集合；
S5、障碍物像素点的点云数据采集步骤，根据移动设备的位姿，基于移动设备可能所在区域的已知地图，对该区域的障碍物像素点的点云数据进行采样；
S6、障碍物像素点的点云数据转换步骤，将障碍物像素点的点云数据转换为基于距离信息的点云数据；
S7、障碍物像素点点云数据多边形构建步骤，基于转换后得到的障碍物点云数据，利用点云距离信息，把点云中的各点按照角度分辨率从大到小的顺序依次相连，形成多边形；障碍物像素点点云数据分割步骤，对障碍物像素点点云数据多边形构建步骤得到的多边形的每条边进行等距分割，得到障碍物分割点云数据，对障碍物分割点云数据采样，得到障碍物分割点云数据集合；
S8、定位计算步骤，采用ICP算法对定位分割点云数据集合和障碍物分割点云数据集合进行配对计算，得到当前移动设备的真实位置坐标和修正后移动设备的位姿数据，完成移动设备的定位。
图3a为移动设备采用激光雷达导航时构建的栅格地图；
图3b为对栅格地图中已知区域的障碍物像素点的点云数据进行采样后的地图。
具体实施方式
b.利用找到的点对根据误差函数E(R,t)计算最优匹配参数，误差函数
，式中的n为距离最近的点对的数量，R为旋转矩阵，t为平移向
量，通过使得误差函数最小，计算出最优匹配参数R、t；
c.将障碍物分割点云数据集合Pi利用旋转矩阵R和平移向量t进行旋转和平移变换，得到变换点集Pi’；
d.计算变换点集Pi’和定位分割点云数据集合Qi的平均距离 ，如
果平均距离d小于给定阈值或者大于预设最大迭代次数，则停止计算，否则返回步骤a，重新假设一个初始位置，重复以上步骤，直至计算得到的平均距离d小于给定阈值或者迭代计算的次数大于预设最大迭代次数；
停止迭代计算后，根据旋转矩阵R和平移向量t，以及已知的移动设备的位姿（x,y,yaw），获取当前移动设备的真实位置坐标和修正后移动设备的位姿数据（x’,y’,yaw’），完成移动设备的定位。原已知的移动设备的位姿数据（x,y,yaw）可能存在误差，通过ICP算法进行配对计算可以对移动设备的位姿数据进行修正，得到准确的位姿数据。
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