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    面向工業(yè)園區(qū)無人車的激光建圖與定位技術(shù)研究

    2021-12-02 05:51:10明瑞浩蘇慶雙徐兆江顧亞飛
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2021年34期
    關(guān)鍵詞:建圖里程計(jì)位姿

    明瑞浩,蘇慶雙,徐兆江,顧亞飛

    (1.江蘇金陵智造研究院有限公司,江蘇 南京 210000;2.上海飛機(jī)制造有限公司,上海 200000)

    目前,工業(yè)園區(qū)包含種類繁多的人工駕駛?cè)加蛙嚮螂妱?dòng)車用于物料運(yùn)輸、巡邏檢查、人員接駁等任務(wù),存在運(yùn)行效率低、人力資源消耗大以及運(yùn)行成本高等問題。無人車的應(yīng)用將從根本上解決上述問題,從而為企業(yè)降低運(yùn)營成本、提升自動(dòng)化水平以及智能化生產(chǎn)助力賦能。

    自動(dòng)駕駛首先要解決的就是“我在哪里”的問題。因此定位問題是自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心問題,不準(zhǔn)確的定位將會(huì)造成決策控制的重大失誤,從而導(dǎo)致重大的安全事故,所以高精度定位技術(shù)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛至關(guān)重要的環(huán)節(jié)[1]。

    針對(duì)工業(yè)園區(qū)環(huán)境,本文提出了一種基于RTK(Real-Time Kinematic)/全站儀的三維激光 SLAM 建圖優(yōu)化技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)園區(qū)環(huán)境的高精度建圖。同時(shí)驗(yàn)證了一種基于RTK/激光雷達(dá)/IMU/里程計(jì)的多傳感器融合定位技術(shù),可以達(dá)到厘米級(jí)的定位精度。

    1 基于RTK/全站儀的三維激光點(diǎn)云地圖構(gòu)建

    1.1 激光 SLAM 建圖

    本文采用的激光SLAM 建圖方法的系統(tǒng)組成如圖1 所示。該系統(tǒng)主要由點(diǎn)云分割、特征提取、激光里程計(jì)、激光建圖和位姿轉(zhuǎn)換五個(gè)模塊組成。系統(tǒng)接收來自激光雷達(dá)的點(diǎn)云輸入,首先將其映射到距離圖像上進(jìn)行點(diǎn)云分割,然后進(jìn)入特征提取模塊,激光里程計(jì)模塊利用提取的特征找出相鄰掃描間的變換關(guān)系。激光建圖模塊對(duì)這些特征做進(jìn)一步處理,并將其注冊(cè)到全局點(diǎn)云地圖中。最后,位姿變換模塊融合激光里程計(jì)和激光建圖模塊的位姿估計(jì)結(jié)果,輸入到后端優(yōu)化模塊中,經(jīng)過后端優(yōu)化后輸出最終的6 自由度位姿估計(jì)。

    圖1 三維激光雷達(dá)SLAM 算法流程圖

    1.2 基于RTK/全站儀的地圖優(yōu)化

    為了確保先驗(yàn)地圖的精確性,本文采用基于RTK/全站儀的地圖優(yōu)化技術(shù)對(duì)所建地圖進(jìn)行優(yōu)化,即在建圖過程中通過融合RTK/全站儀的全局無漂移位置信息消除SLAM 的累計(jì)誤差,完成環(huán)境精確地圖的構(gòu)建。具體地,是在室外GPS 信號(hào)良好區(qū)域,利用RTK 數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助定位并優(yōu)化地圖,在室外無衛(wèi)星信號(hào)以及室內(nèi)采用全站儀進(jìn)行輔助定位并優(yōu)化地圖。

    在后端優(yōu)化部分采用因子圖優(yōu)化[2]的方法對(duì)多源信息進(jìn)行融合以獲取更為精確的位姿信息,采用的因子圖結(jié)構(gòu)示意如圖2 所示。

    圖2 地圖優(yōu)化因子圖

    在因子圖中,通過節(jié)點(diǎn)表示每個(gè)待優(yōu)化的變量,圖中節(jié)點(diǎn)Pi(i=0,1,2,3)為6 自由度位姿估計(jì)。通過邊表示傳感器的量測信息,傳感器的量測對(duì)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了約束關(guān)系。圖中Ri(i=1,2)為通過RTK/全站儀獲取的全局三維位置約束;里程計(jì)為前端激光里程計(jì)獲取的6自由度位姿對(duì)相鄰位姿節(jié)點(diǎn)的約束;閉環(huán)約束為通過回環(huán)檢測方法對(duì)同一位置不同時(shí)刻的位姿節(jié)點(diǎn)的額外約束。

    2 基于RTK/激光雷達(dá)/IMU/里程計(jì)的多源信息融合定位

    2.1 基于先驗(yàn)地圖的點(diǎn)云匹配定位

    本文采用基于幾何特征的全局描述子定位方法,它可以快速和準(zhǔn)確地定位至正確的全局位置,其初始定位流程如圖3 所示。

    圖3 初始全局定位的算法流程圖

    首先從掃描點(diǎn)云中提取特征圖,再從特征圖中提取描述符向量,基于該描述符向量使用KD 樹搜索找到最接近的候選幀,利用距離公式(1)和閾值從候選幀中選出最大可能的相似場景,完成全局定位。

    式中,Iq和Ic為任意兩個(gè)描述符分別為兩個(gè)描述符的第j 列的列向量。

    在確定初始估計(jì)位姿后,采用基于特征點(diǎn)的ICP點(diǎn)云配準(zhǔn)方法[3]對(duì)位姿進(jìn)行求解,即通過提取當(dāng)前幀點(diǎn)云的特征與其周圍點(diǎn)云特征地圖進(jìn)行匹配,得到當(dāng)前的精確位姿。然而如果將當(dāng)前幀的點(diǎn)云匹配至整個(gè)先驗(yàn)地圖,則會(huì)由于存在大量的冗余點(diǎn)云而導(dǎo)致匹配速度大大降低,無法滿足定位實(shí)時(shí)性的需求。對(duì)于全局地圖的存儲(chǔ)采用了基于特征圖[4]的方式,因此在定位過程中,只需要提取當(dāng)前幀點(diǎn)云的特征與其周圍一定范圍內(nèi)的點(diǎn)云特征地圖進(jìn)行匹配,即可獲取較為精確的定位信息,這樣大大減小了計(jì)算量,提高了算法的實(shí)時(shí)性。

    2.2 多傳感器融合定位

    在實(shí)際應(yīng)用中,基于先驗(yàn)地圖的點(diǎn)云匹配定位在地圖變化較小的場景中,定位精度較高,但在面向復(fù)雜多變的環(huán)境時(shí),則存在定位誤差波動(dòng)大、定位不可靠的問題。為了保證無人車在工業(yè)園區(qū)中安全可靠地運(yùn)行,本文采用多種導(dǎo)航傳感器融合定位的方法。由于使用的傳感器信息大多是非線性的,因此本文采用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)框架[5],建立狀態(tài)方程和量測方程,實(shí)現(xiàn)對(duì)RTK、激光雷達(dá)、慣性傳感器(IMU)和里程計(jì)的信息融合。

    EKF 首先將非線性函數(shù)進(jìn)行泰勒展開并進(jìn)行一階線性截?cái)?,把非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題。線性化處理得到一階線性化的狀態(tài)方程和量測方程后,再用卡爾曼濾波進(jìn)行計(jì)算??柭鼮V波是一種最優(yōu)估計(jì)[6],在濾波初始估計(jì)的基礎(chǔ)上,通過遞推計(jì)算更新狀態(tài)估計(jì),且要求滿足估計(jì)誤差的方差最小,其狀態(tài)方程和量測方程為:

    式中,Xk為k 時(shí)刻要被估計(jì)的狀態(tài)向量;Zk為k 時(shí)刻的量測向量;Φk,k-1為 k-1 時(shí)刻到 k 時(shí)刻的系統(tǒng)轉(zhuǎn)移矩陣,值與狀態(tài)量的模型有關(guān);Wk-1為k-1 時(shí)刻的系統(tǒng)噪聲;Γk-1為系統(tǒng)的噪聲矩陣;Hk為k 時(shí)刻的量測矩陣;Vk為k 時(shí)刻的量測噪聲。

    本文選取慣導(dǎo)平臺(tái)誤差角、三軸速度誤差、三軸位置誤差、陀螺零偏、陀螺一階馬爾可夫過程、加速度計(jì)一階馬爾可夫過程構(gòu)成狀態(tài)量:

    系統(tǒng)的量測方程如下:

    (1)RTK 量測方程

    PS,VS,ASh是捷聯(lián)解算得到的位置(經(jīng)緯高)、速度和航向信息,PG,VG,AGh為導(dǎo)航儀接收到的經(jīng)過基準(zhǔn)站補(bǔ)償后輸出的位置、速度和航向信息,二者作差可得RTK 量測方程為:

    (2)激光雷達(dá)量測方程

    PL,AL為三維激光點(diǎn)云與先驗(yàn)地圖匹配輸出的位置(經(jīng)緯高)、姿態(tài)信息,將其與捷聯(lián)解算得到的位置、姿態(tài)作差,可得激光雷達(dá)量測方程為:

    (3)里程計(jì)量測方程

    利用車載里程計(jì)以及一段滑窗內(nèi)的慣性傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行零速檢測,若檢測到當(dāng)前處于靜止?fàn)顟B(tài),則以三軸零速度作為量測數(shù)據(jù),對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)量進(jìn)行校正[7]。

    最后利用上述狀態(tài)量和量程方程,通過濾波器估計(jì)得到的誤差量對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行反饋校正,從而提高RTK/激光雷達(dá)/IMU/里程計(jì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和魯棒性。

    3 試驗(yàn)

    本文針對(duì)上述建圖與定位方法分別設(shè)計(jì)了驗(yàn)證試驗(yàn)。試驗(yàn)平臺(tái)為針對(duì)工業(yè)園區(qū)巡檢任務(wù)設(shè)計(jì)開發(fā)的無人巡檢車(車體尺寸:2.6*1.4*1.7m,最大行駛速度:25km/h),激光雷達(dá)與組合導(dǎo)航儀天線安裝于車頂,確保其信號(hào)或視野不受遮擋,組合導(dǎo)航儀安裝在車體內(nèi)部的后軸中心位置。試驗(yàn)場景為某工業(yè)園區(qū),其具有占地面積大、環(huán)境信息豐富、基礎(chǔ)設(shè)施完善等特點(diǎn),屬于典型的工業(yè)園區(qū)環(huán)境。

    3.1 地圖構(gòu)建試驗(yàn)

    本文開展了兩組建圖試驗(yàn),一組試驗(yàn)采用激光SLAM 建圖,另一組是在第一組的基礎(chǔ)上,基于RTK/全站儀數(shù)據(jù)完成地圖優(yōu)化。

    在試驗(yàn)中,原本是直行的道路,而激光SLAM 方法由于里程計(jì)累計(jì)誤差造成了較大的地圖偏差,但在增加了RTK/全站儀的全局?jǐn)?shù)據(jù)后,地圖得到了有效的糾正。

    3.2 定位試驗(yàn)

    在定位試驗(yàn)中,選擇全站儀測量數(shù)據(jù)作為定位真值,通過全站儀跟蹤設(shè)置在試驗(yàn)車頂部的測量棱鏡,實(shí)時(shí)測量車輛位置信息,然后與定位算法輸出的定位數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,計(jì)算得到定位算法的定位誤差。

    試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的多傳感器融合定位算法具備厘米級(jí)定位的能力。

    4 結(jié)論

    本文提出的基于RTK/全站儀的三維激光SLAM建圖優(yōu)化技術(shù),利用RTK/全站儀的全局無漂移的位置信息解決了激光SLAM 建圖中的累計(jì)誤差問題,為構(gòu)建精確環(huán)境地圖提供了有利保證。另外,本文提出的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的多傳感器融合定位技術(shù)解決了在實(shí)際應(yīng)用中,基于先驗(yàn)地圖的點(diǎn)云匹配定位方法在面向復(fù)雜多變環(huán)境時(shí)的定位誤差波動(dòng)大、定位不可靠的問題。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的建圖與定位技術(shù)有效地避免了建圖偏差和定位不穩(wěn)定的問題,同時(shí)又具有較高的定位精度和良好的環(huán)境適應(yīng)性,可以滿足工業(yè)園區(qū)無人車自動(dòng)駕駛的建圖與定位要求。后續(xù),上述方法將在本公司針對(duì)工業(yè)園區(qū)開發(fā)的無人物流車、巡檢車、清掃車等車型上進(jìn)一步推廣應(yīng)用。

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