专利汇可以提供一种基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法专利检索,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 的全3D占据体元地形建模方法,包括:步骤10)数据的获取与坐标转换:步骤20)建立体元:对于光线起点到终点的空隙区域,计算其所经网格的入点和出点,并构建负体元表示空闲状态;对于终点 位置 区域,将其关联到若干网络,并构建相应正体元表示障碍物占据状态;步骤30)基于约束的体元更新:将建立的正体元或负体元加入到相关联网格的现有体元链表中;然后进行更新处理;步骤40)测算占据状态:对更新后的体元占据状态的概率进行计算,判断占据的状态。该建模方法可以解决地形建模的不确定性问题、空间描述的准确性问题和三维地形环境建模的效率问题,实现野外地形环境的精准、高效和实时建模。,下面是一种基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法专利的具体信息内容。
1.一种基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
步骤10)数据的获取与坐标转换:首先采用安装在移动机器人平台上的激光雷达设备获取周边环境的深度信息;其次采用坐标变换将激光测量数据转化为全局坐标系中的点云数据,并对测量过程中存在的多源不确定性,采用区间集员的方式进行融合和处理;
步骤20)建立体元:对于光线起点到终点的空隙区域,根据光线跟踪算法,计算其所经网格的入点和出点,并构建负体元表示空闲状态;对于终点位置区域,根据计算得到的区间边界信息,将其关联到若干网络,并构建相应正体元表示障碍物占据状态,从而将全空间划分为占据、空闲和未知三种状态表示;
步骤30)基于约束的体元更新:将步骤20)建立的正体元或负体元加入到相关联网格的现有体元链表中;然后根据体元链表所需满足的体元高度约束、不相交约束和间距约束三个约束进行更新处理;
步骤40)测算占据状态:对步骤30)更新后的体元占据状态的概率进行计算,判断占据的状态。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的步骤10)包括以下步骤
步骤101)数据采集:采用安装在移动机器人平台上的激光雷达设备对周围环境进行扫描,获得地形感知的原始数据;
步骤102)数据的坐标变换:进行坐标变换,将原始数据转化为全局坐标系下的数据信息,根据式(1)进行从激光传感器到全局坐标的齐次变换:
WTl=WTmmTl 式(1)
其中,WTl表示激光坐标系到全局坐标系的齐次坐标变换,WTm表示移动机器人自身坐标系到全局坐标系的齐次坐标变换,mTl表示移动机器人从激光坐标系到移动机器人自身坐标系的齐次坐标变换;
激光传感器获取的距离数据和扫描角度对应到激光坐标系的齐次坐标R(ρ,β),如式(2)所示:
R(ρ,β)=(ρ·sβ,ρ·cβ,0,1)T 式(2)
其中,ρ表示激光传感器的测量值,即激光传感器到障碍物之间的距离,β表示激光的扫描角度,s表示sin函数的简称,c表示cos函数的简称;
根据式(3)得到激光数据在全局坐标系中的坐标:
x=(x,y,z,1)T=WTm·mTl·R(ρ,β) 式(3)
其中,x表示激光数据在全局坐标系的坐标,x表示激光数据在全局坐标系x坐标轴的坐标值,y表示激光数据在全局坐标系y坐标轴的坐标值,z表示激光数据在全局坐标系z坐标轴的坐标值;
步骤103)区间集元估计:测量数据在全局坐标系中的位置,如式(4)所示:
其中, 表示测量数据在全局坐标系三个坐标轴的坐标值,上标T表示转置,表示机器人坐标系相对于全局坐标系的位姿估计,α表示激光扫描平面与水平面夹角,rL表示某一时刻激光传感器的测量值,表示激光的扫描角度,且
依据式(5)确定测量数据在全局坐标系的定界区间:
其中,Ix表示测量数据在全局坐标系的定界区间,[x]表示测量数据在全局坐标系x轴的区间范围,[y]表示测量数据在全局坐标系y轴的区间范围,[z]表示测量数据在全局坐标系z轴的区间范围,[P]表示参数 的变化范围,[rL]表示参数rL的变化范围,[α]表示参数α的变化范围,β表示激光的扫描角度。
3.根据权利要求1所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的步骤20)具体包括:
步骤201):负体元相关网络关联:
步骤202):正体元相关网络关联:根据不确定度形成的激光终点立方体区域,得 到一组被该区域覆盖的网络单元列表,确定与终点相关联的网络单元其中, 表示激光终点所在的单
元, 表示相邻的激光终点单元, 表示最后一个激光终点单元,对C_end中的每个网络单元ci,j创建一个与之对应的正体元vp,vp的顶面高度 为激光数据在z轴方向的区间上界,vp的底面高度 为激光数据在z轴方向的区间下界。
4.按照权利要去3所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的步骤201)具体包括:
步骤2011)设激光数据在全局坐标系下的起点位置坐标xL以及终点位置坐标x′L,将从xL到x′L的激光光线投影到xy平面并执行光线跟踪,得到一组被激光穿过的网格单元列表其中, 表示激光起点所在的网络单元, 表示激光经
过的网络单元, 表示激光终点所在的网络单元;
步骤2012)建立光线跟踪的模型,如下式所示:
xL+t*d
其中,xL表示激光的起点位置坐标,t表示变量,length表示光线长度,0≤t≤length,d表示射线的单位方向向量;
步骤2013)若 和 在同一网络单元,则将 的光线进入高度值 赋为激光起点位置高度值zL,即 该数据点不再计算,并建立负体元,否则,进入步骤2014);
步骤2014)根据起点 和终点 计算出射线的单位方向向量d,设d[0]为d在x轴方向的分量,d[1]为d在y轴方向的分量,d[2]为d在z轴方向的分量,tMax[0]表示x轴方向穿过下一个网络边界的t值,tMax[1]表示y轴方向穿过下一个网络边界的t值;
步骤2015)C_ray中每个网络单元ci,j对应垂直空间上光线进入的高度值 为该网络单元的激光起点高度zL,即 取tMax[0]和tMax[1]中的较小值,即tMax[dim]←min{tMax[0],tMax[1]},tMax[dim]表示选取x、y轴主要方向的t值;则激光在该网络单元的射出高度为
步骤2016)以网络链表中的网络为底,以光线跟踪算法得到的高度为高,建立负体元,负体元顶面如公式(6)所示,底面如公式(7)所示:
其中, 表示负体元的顶面高度; 表示负体元的底面高度。
5.根据权利要求1所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的步骤30)具体包括:
步骤301):将体元插入体元链表:对网络单元创建的正体元或负体元,分别插入对应的体元链表中;
步骤302):约束限制:根据激光数据创建新体元后,遍历所有被更新的体元链表,并满足以下三个约束条件:
高度约束:每个体元的高度大于或等于网格分辨率res;如果体元的高度小于res,则进行膨胀处理,使高度达到res。
不相交约束:同一体元链表中的任何两个体元不交叠;如果出现交叠,则进行体元融合;如果出现一个体元在另一个体元之内,则进行融合;
间距约束:同一体元链表中的任意两个体元的间距大于res;如果两个体元的间距小于或等于res,则进行融合。
6.根据权利要求5所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的进行膨胀处理具体包括:依据式(8)或式(9)将任何高度小于res的体元vx替换为高度等于res的体元vx*,
其中, 表示被替换体元的顶面高度, 表示被替换体元的底面高度, 表示替换体元的顶面高度, 表示替换体元的底面高度。
7.根据权利要求5所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的不相交约束中,进行融合具体包括:依据式(10)和式(11),将需要进行融合处理的体元vxA和vxB替换为新体元vx*:
vx*=vxA∪vxB 式(10)
其中, 表示融合后体元的质量, 表示待融合体元A的质量, 表示待融合体元B的质量。
8.根据权利要求5所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的间距约束中,进行体元融合具体包括:在不满足间距约束的体元vxA与vxB之间创建一个GAP A B GAP
新体元vx ,以填补体元vx与vx间的空间,并将vx 的密度初始化为1,然后将所述三个体元融合为一个新体元vx*,如式(12)和式(13)所示:
vx*=vxA∪vxGAP∪vxB 式(12)
其中, 表示间隙体元的质量。
9.根据权利要求1所述的基于激光雷达的全3D占据体元地形建模方法,其特征在于:所述的步骤40)具体包括:
步骤401)计算体元占据概率:对于空间任意一点,其占据值根据该点所在的正体元和负体元的占据密度来计算,如式(14)所示:
其中,pO(x)表示空间任意一点x的占据概率,pO(x)∈[0,1], 为包含点x的正元体的占据密度, 为包含点x的负体元的占据密度,占据密度是单位体积内数据点的个数,unknown表示点x的占据状态未知。
步骤402)判断占据状态:将pO(x)与阈值 进行比较,如果pO(x)大于 则点x处于占据状态,如果pO(x)小于或等于 则点x处于空隙状态。
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