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    應(yīng)用于履帶機(jī)器人的激光雷達(dá)點(diǎn)云建圖方法

    2021-12-30 10:21:09姜晶營(yíng)路銘王子鈺李鈺澤邊亮亮
    科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年4期

    姜晶營(yíng) 路銘 王子鈺 李鈺澤 邊亮亮

    摘要:針對(duì)構(gòu)建點(diǎn)云地圖存在的位姿漂移誤差問(wèn)題,本文提出了一種基于因子圖優(yōu)化的點(diǎn)云地圖構(gòu)建的方法,利用回環(huán)約束與GNSS(global navigation satellite system)約束消除了建圖的漂移誤差。通過(guò)履帶機(jī)器人平臺(tái)在實(shí)際園區(qū)場(chǎng)景中進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法利用因子約束對(duì)歷史位姿軌跡進(jìn)行優(yōu)化可進(jìn)一步提高點(diǎn)云地圖的局部結(jié)構(gòu)精度與一致性,為履帶機(jī)器人提供可靠的定位與導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

    關(guān)鍵詞:因子圖優(yōu)化;履帶機(jī)器人;點(diǎn)云地圖

    引言

    隨著科技技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人駕駛技術(shù)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。履帶機(jī)器人以其優(yōu)越的機(jī)動(dòng)性能而得到發(fā)展,可應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的道路上,可爬坡、越障,具有較好的環(huán)境適應(yīng)性。當(dāng)前履帶機(jī)器人是無(wú)人駕駛技術(shù)發(fā)展的重要載體,通過(guò)兩個(gè)技術(shù)的結(jié)合,可執(zhí)行特殊場(chǎng)景下的任務(wù)。履帶機(jī)器人實(shí)現(xiàn)巡邏偵查的關(guān)鍵技術(shù)則是定位與地圖構(gòu)建技術(shù),利用定位與建圖技術(shù)可為無(wú)人駕駛載體提供先驗(yàn)的地圖信息,這在高精定位與導(dǎo)航中都發(fā)揮著重要作用。其中基于激光雷達(dá)的定位與建圖技術(shù)受環(huán)境影響小,具有高可靠性而得到了充分的發(fā)展。

    為了實(shí)現(xiàn)低成本的履帶機(jī)器人的高精度激光SLAM(simultaneous localization and mapping)地圖構(gòu)建,本文設(shè)計(jì)了一種基于因子圖優(yōu)化的多傳感器融合定位與地圖構(gòu)建方法,算法框架如圖1所示。首先是傳感器的標(biāo)定與數(shù)據(jù)預(yù)處理,消除物理安裝所帶來(lái)的誤差及提供平滑的點(diǎn)云數(shù)據(jù);然后是基于NDT(normal distributions transform)算法的點(diǎn)云地圖構(gòu)建;最后是利用因子圖對(duì)歷史位姿軌跡進(jìn)行優(yōu)化,消除構(gòu)建地圖的漂移誤差。通過(guò)本文方法可降低構(gòu)建點(diǎn)云地圖的重投影誤差,提高點(diǎn)云地圖的一致性。

    1 基于因子圖優(yōu)化的點(diǎn)云建圖方法

    1.1點(diǎn)云地圖構(gòu)建

    在多傳感器融合的方法中,需要各將各個(gè)傳感器基于自身的坐標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定,消除傳感器物理安裝上的誤差。在履帶機(jī)器人運(yùn)行的過(guò)程中,激光雷達(dá)點(diǎn)云會(huì)產(chǎn)生畸變,其原因是激光雷達(dá)點(diǎn)云的采集不是瞬時(shí)獲得的。為此采用IMU(inertial measurement unit)測(cè)量值對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行去畸變,為點(diǎn)云地圖的構(gòu)建提供一個(gè)平滑的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大,對(duì)去畸變后的點(diǎn)云進(jìn)行體素網(wǎng)格濾波進(jìn)行降采樣處理,在濾除噪點(diǎn)的同時(shí)極大的降低了計(jì)算量,降采樣的頻率設(shè)為0.9m。最后將降采樣的點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過(guò)NDT匹配算法進(jìn)行累積建圖。

    1.2 因子圖優(yōu)化

    因子圖是一種基于非線性最小二乘優(yōu)化的概率圖,是SLAM中后端優(yōu)化的主流技術(shù)之一。因子圖一般可用來(lái)實(shí)現(xiàn)即插即用的多源傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)的輸入融合,并且這一特點(diǎn)極大的降低了構(gòu)建地圖時(shí)的計(jì)算量。因子圖在定位與建圖技術(shù)問(wèn)題中可以定義為當(dāng)前位姿與歷史位姿的約束問(wèn)題。在因子圖中,本文方法加入了GNSS約束和回環(huán)約束,如圖2所示。

    回環(huán)約束

    在大場(chǎng)景建圖的過(guò)程中,長(zhǎng)時(shí)間的增量式構(gòu)建點(diǎn)云地圖存在位姿漂移誤差的問(wèn)題,而回環(huán)約束則是解決該問(wèn)題的主要方法之一?;丨h(huán)約束是實(shí)時(shí)點(diǎn)云位姿與歷史點(diǎn)云位姿的約束關(guān)系,利用該約束關(guān)系可消除建圖過(guò)程中產(chǎn)生的累積誤差。在本方法由文獻(xiàn)的回環(huán)檢測(cè)所啟發(fā),Wan等人雖然融合了幾何特征與強(qiáng)度特征的ISC(Intensity Scan Context)回環(huán)檢測(cè),但是其強(qiáng)度只取了一個(gè)面元中的最大值,這會(huì)使得其丟失了其它點(diǎn)的強(qiáng)度信息。本文方法對(duì)面元的平均強(qiáng)度進(jìn)行編碼,可增強(qiáng)特征描述子的可靠性。在接收到實(shí)時(shí)雷達(dá)點(diǎn)云時(shí),對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云劃分為面元,進(jìn)行上下文掃描,將激光雷達(dá)的幾何特征和強(qiáng)度特征編碼到二維圖像上。在全局地圖構(gòu)建的過(guò)程中,始終保持對(duì)歷史軌跡的維護(hù),在進(jìn)行回環(huán)約束檢測(cè)時(shí),對(duì)實(shí)時(shí)的點(diǎn)云進(jìn)行特征描述子檢測(cè),再將實(shí)時(shí)點(diǎn)云的描述子與候選點(diǎn)云的描述子進(jìn)行匹配。

    GNSS約束

    當(dāng)接收到GNSS的測(cè)量值時(shí),首先利用通用橫墨卡托格網(wǎng)系統(tǒng)(Universal Transverse Mercator Grid System,UTM)將GNSS測(cè)量值轉(zhuǎn)換到激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的位姿;然后通過(guò)計(jì)算當(dāng)前GNSS的位置殘差。當(dāng)GNSS測(cè)量值小于經(jīng)驗(yàn)值時(shí),將GNSS約束添加到因子圖中,對(duì)當(dāng)前位姿進(jìn)行約束,消除建圖的位姿漂移誤差。

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    實(shí)驗(yàn)使用履帶機(jī)器人作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。平臺(tái)設(shè)備主要有線控底盤,聯(lián)適導(dǎo)航R60S-U GNSS接收機(jī),速騰16線激光雷達(dá)與HWT905 IMU等傳感器。程序運(yùn)行在工控機(jī)配置為Inteli7-9750 CPU,8GB內(nèi)存,環(huán)境為L(zhǎng)inux系統(tǒng)下的機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS,Robot Operating System)。在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中,我們?cè)谛@真實(shí)場(chǎng)景中作了分析驗(yàn)證。

    2.1數(shù)據(jù)采集與建圖效果

    在校園場(chǎng)景中采集了數(shù)據(jù)進(jìn)行建圖效果分析。實(shí)際測(cè)試場(chǎng)景如圖3(a)所示,構(gòu)建的三維點(diǎn)云地圖如圖3(b)所示。點(diǎn)云地圖去除地面點(diǎn),測(cè)試場(chǎng)景主要為非結(jié)構(gòu)化道路,建筑物與樹(shù)木較多。在采集數(shù)據(jù)的過(guò)程中,通過(guò)遙控控制履帶機(jī)器人的行進(jìn),測(cè)試道路是平坦的園區(qū)道路,軌跡長(zhǎng)度為0.86km,履帶機(jī)器人的平均運(yùn)行速度為1.2m/s,激光雷達(dá)幀數(shù)為7132。

    2.2定位精度分析

    如圖4所示,針對(duì)不同算法的位姿軌跡進(jìn)行分析,并以GNSS測(cè)量值為真值進(jìn)行對(duì)比。圖4(b)是圖4(a)中方框的局部顯示圖。在圖4(a)中,NDT算法與其他算法相比,其軌跡具有明顯的漂移,其原因是沒(méi)有回環(huán)約束的優(yōu)化,累積的漂移誤差無(wú)法消除;而LeGO-LOAM算法[4]加入回環(huán)約束優(yōu)化位姿軌跡,在一定程度上消除了位姿漂移誤差,但在局部軌跡處與GNSS真值還存在一定的誤差,如圖4(b)所示。本方法通過(guò)添加回環(huán)約束與GNSS約束,極大的消除了位姿漂移誤差,位姿軌跡與GNSS真值軌跡基本一致,均優(yōu)于NDT算法與LeGO-LOAM算法。

    在量化分析時(shí)采用了絕對(duì)軌跡誤差(ATE,absolute trajectory error)進(jìn)行分析,如表1所示,NDT算法達(dá)到了31.22,而本方法的均方根誤差(RMSE,root mean square error)為0.87,優(yōu)于LeGO-LOAM的1.57。

    3 結(jié)論

    針對(duì)園區(qū)場(chǎng)景下構(gòu)建點(diǎn)云地圖存在的位姿漂移誤差的問(wèn)題,提出了一種基于因子圖優(yōu)化的NDT點(diǎn)云地圖構(gòu)建方法,應(yīng)用于園區(qū)場(chǎng)景中的位姿估計(jì)與地圖構(gòu)建。在開(kāi)源算法NDT的基礎(chǔ)上加入回環(huán)約束與GNSS約束,消除了長(zhǎng)時(shí)間累積建圖過(guò)程中產(chǎn)生的位姿漂移誤差。為了驗(yàn)證所提出算法的性能,與LeGO-LOAM等經(jīng)典算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法有效的提高了點(diǎn)云地圖的局部結(jié)構(gòu)精度與全局一致性。在下一步的工作中,需要研究多傳感器數(shù)據(jù)融合算法優(yōu)化,進(jìn)一步提高算法的實(shí)時(shí)性與精度。

    參考文獻(xiàn):

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    作者簡(jiǎn)介:

    通訊作者:路銘(1981.10.6),男,滿族,博士/研究生,北京聯(lián)合大學(xué)應(yīng)用科技學(xué)院 講師,高頻開(kāi)關(guān)電源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其控制策略、無(wú)人駕駛車輛電氣系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化。

    姜晶營(yíng)(1998.01.13),女,漢族,河北,碩士研究生,北京聯(lián)合大學(xué)應(yīng)用科技學(xué)院,研究方向?yàn)闊o(wú)人駕駛技術(shù)職業(yè)教育。

    王子鈺(2000.07.12),女,滿族,遼寧,本科生,北京聯(lián)合大學(xué)機(jī)器人學(xué)院。

    李鈺澤(1999.05.05),男,漢族,河南,本科生,北京聯(lián)合大學(xué)機(jī)器人學(xué)院。

    邊亮亮(1999.05.04),男,漢族,甘肅,本科生,北京聯(lián)合大學(xué)應(yīng)用科技學(xué)院。

    基金項(xiàng)目:202101北京聯(lián)合大學(xué)“啟明星”大學(xué)生科技創(chuàng)新項(xiàng)目。

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