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    基于半直接法的高度激光里程計(jì)

    2023-11-13 16:10:06高珂肖輝勇姜宇凡李瓊峰楊濟(jì)源王斐
    應(yīng)用科技 2023年5期
    關(guān)鍵詞:里程計(jì)灰度激光

    高珂,肖輝勇,姜宇凡,李瓊峰,楊濟(jì)源,王斐

    1. 東北大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110819

    2. 湖南柿竹園有色金屬有限責(zé)任公司,湖南 郴州 423037

    3. 西北工業(yè)大學(xué) 瑪麗女王工程學(xué)院,陜西 西安 710129

    4. 東北大學(xué) 機(jī)器人工程學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110819

    隨著國(guó)家對(duì)礦山安全要求指標(biāo)不斷提高和對(duì)井下作業(yè)人員安全的重視,目前的井下作業(yè)系統(tǒng)已經(jīng)不足以滿足信息化的需求。物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人駕駛以及5G 等新一代技術(shù)日趨成熟,基于同步定位與建圖(simultaneous localization and mapping,SLAM)技術(shù)的井下作業(yè)自動(dòng)導(dǎo)向車(chē)(automated guided vehicle,AGV)的研究逐漸成為熱點(diǎn)。對(duì)于井下作業(yè)AGV 來(lái)說(shuō),在降低計(jì)算成本的同時(shí),保證AGV 運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性也非常重要。在SLAM 系統(tǒng)中,最重要的部分之一是前端部分,它通常執(zhí)行逐幀姿態(tài)估計(jì),從而形成里程計(jì)子系統(tǒng)[1]。目前主流的里程計(jì)分為視覺(jué)里程計(jì)(visual odometry,VO)和激光雷達(dá)里程計(jì)(liDAR odometry,LO)2類(lèi)[2]。視覺(jué)里程計(jì)在紋理不豐富、光照變化明顯的環(huán)境下魯棒性較差;相比之下,激光里程計(jì)通過(guò)匹配激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)完成幀間的匹配從而進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì),在光照條件不足的情況下魯棒性較強(qiáng),是更加穩(wěn)定的選擇。但是激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)中過(guò)多的點(diǎn)云數(shù)量造成了激光里程計(jì)計(jì)算成本過(guò)高的問(wèn)題[3]。于是,研究人員開(kāi)始嘗試將激光與視覺(jué)傳感器的優(yōu)勢(shì)融合在一起,形成激光雷達(dá)視覺(jué)里程計(jì),這樣的結(jié)合可能在各種場(chǎng)景環(huán)境中尤其是在特殊結(jié)構(gòu)或者光照不足的環(huán)境中會(huì)具有更強(qiáng)的魯棒性[4]。但是使激光里程計(jì)融合1 臺(tái)或多臺(tái)攝像機(jī)需要更復(fù)雜的設(shè)置,他們的融合并不容易;并且,同時(shí)使用2 種以上的傳感器很難使系統(tǒng)速度更快。

    目前現(xiàn)有的視覺(jué)SLAM 與激光SLAM 方法根據(jù)其地圖的表示方式可分為2D、3D 和2.5D 這3 種[5]。其中由于2D 能體現(xiàn)的信息較少,因此不能應(yīng)用于許多開(kāi)放的室外環(huán)境;而3D 地圖的信息量雖然較大,但一般效率較低[6];采用2.5D 的表示方法,可以縮小點(diǎn)云的維數(shù)和計(jì)算代價(jià),從而實(shí)現(xiàn)精度與計(jì)算代價(jià)之間的平衡[7]。

    在基于直接法的SLAM 算法中,瑞士蘇黎世大學(xué)的研究人員[8]提出了基于半直接法的半直接視頻里程計(jì)(semi-direct monocular visual odometry,SVO)。SVO 算法通過(guò)對(duì)關(guān)鍵幀提取(features from accelerated segment test,F(xiàn)AST)視覺(jué)點(diǎn)特征來(lái)構(gòu)建新地圖點(diǎn),并采用深度濾波器進(jìn)行地圖點(diǎn)的深度估計(jì)。因?yàn)樗惴ㄗ饔糜谙∈璧南袼攸c(diǎn),因此能夠在機(jī)載嵌入式計(jì)算機(jī)上以55 f/s 的速度運(yùn)行。同濟(jì)大學(xué)的研究人員[1]使用基于2.5D 網(wǎng)格圖的直接LO 方法用于室外環(huán)境中的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。該方法借鑒了SVO 結(jié)構(gòu),將視覺(jué)中的直接方法與ORB (oriented fast and rotated brief)方法[9]中的FAST 關(guān)鍵點(diǎn)相結(jié)合,專(zhuān)注于解決運(yùn)算性能問(wèn)題。該方案是基于視覺(jué)方法的高效激光測(cè)距里程計(jì),不僅充分利用高度圖信息,也在一定程度上降低了直接法的不確定性;并且提出的方法使用激光雷達(dá)代替相機(jī),解決了傳統(tǒng)VO 受光照影響較大的問(wèn)題,可以在大多數(shù)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)高效定位。到目前為止,研究人員已經(jīng)在這一領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究工作,但是想要在復(fù)雜的環(huán)境中保持系統(tǒng)的輕量化與高效率仍然面臨較大的挑戰(zhàn)[10]。

    受到以上研究啟發(fā),本文專(zhuān)注于使用純?nèi)S激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)完成快速精確的定位,而無(wú)需任何額外的視覺(jué)傳感器或強(qiáng)度信息。同時(shí),為了節(jié)省計(jì)算資源,本文提出了基于半直接法的高度激光里程計(jì)(height laser odometer based on semi-direct method,SLO)方法,將三維激光點(diǎn)云投影至指定平面上,然后存儲(chǔ)每個(gè)點(diǎn)云在世界坐標(biāo)系中的高度信息,將其點(diǎn)云高度平均值作為圖像中該像素點(diǎn)的灰度值,生成2.5D 深度圖像,從而避免了對(duì)三維點(diǎn)云的直接計(jì)算。因?yàn)橐曈X(jué)方法中的灰度不變假設(shè)是一個(gè)很強(qiáng)的假設(shè),在實(shí)際應(yīng)用中很難成立。對(duì)此,本文算法將灰度不變假設(shè)改進(jìn)為高度不變假設(shè),在激光里程計(jì)中使用視覺(jué)里程計(jì)中的方法,基于高度不變假設(shè)[11]進(jìn)行位姿估計(jì),這在現(xiàn)實(shí)中比灰度不變假設(shè)的魯棒性更強(qiáng)。

    本文的主要貢獻(xiàn)是將激光雷達(dá)與基于2.5D柵格地圖的半直接單目視覺(jué)方法相結(jié)合,將其應(yīng)用于復(fù)雜的室外環(huán)境,大大降低了復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)計(jì)算成本,保持了系統(tǒng)的輕量化和高效率。

    1 SLO 系統(tǒng)概述

    1.1 預(yù)處理

    首先給定圖像序列和激光雷達(dá)序列,其次假設(shè)已經(jīng)完成了激光數(shù)據(jù)球坐標(biāo)向笛卡爾坐標(biāo)的變換。本文將激光的局部坐標(biāo)設(shè)置為本體坐標(biāo),將世界坐標(biāo)設(shè)置為本體坐標(biāo)的起點(diǎn)。

    1.2 系統(tǒng)總體框架

    系統(tǒng)的整體框架如圖1 所示,該框架包含位姿估計(jì)與局部地圖構(gòu)建2 個(gè)運(yùn)行線程。在運(yùn)動(dòng)估計(jì)過(guò)程中,SVO 將運(yùn)動(dòng)估計(jì)與建圖分成了2 個(gè)并行計(jì)算的線程。它基于構(gòu)建的稀疏地圖點(diǎn),首先通過(guò)最小化圖像之間的光度誤差,初步計(jì)算了每幀圖像的位姿;然后通過(guò)優(yōu)化視覺(jué)點(diǎn)特征位置并最小化重投影誤差,進(jìn)一步優(yōu)化了位姿估計(jì)。由于算法作用于稀疏的圖像像素點(diǎn),因此它能夠在CPU 上以很高的幀率運(yùn)行。本文提出的SLO 算法參照了SVO 的架構(gòu),綜合了直接法和特征點(diǎn)法的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了3 步策略。此方案能夠很好地處理稀疏的3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù),從而比一般的激光里程計(jì)更加輕量,比基于直接法的視覺(jué)里程計(jì)更加魯棒。

    圖1 SLO 算法整體框架

    1.3 創(chuàng)建高度圖

    三維激光里程計(jì)獲取的大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以顯示環(huán)境物體的位置和高度,但點(diǎn)云數(shù)據(jù)是在重建過(guò)程中采集的,這消耗了大量的處理器硬件資源。因此,本文主要關(guān)注點(diǎn)云表征數(shù)據(jù),以減少CPU 的計(jì)算壓力。為了識(shí)別地面,提出了2 個(gè)假設(shè):一是假設(shè)傳感器大致安裝在水平移動(dòng)底座上;二是假設(shè)地面的曲率很低。

    采用灰度值保存高度信息的方法,在不犧牲物體高度信息的情況下,將3D 點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為2D 圖像,保留了2D 網(wǎng)格圖易于存儲(chǔ)和構(gòu)建的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)也保留了高度信息,生成的高度圖如圖2 所示。

    圖2 激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

    1.4 跟蹤線程初始化

    算法首先初始化變換矩陣T為單位矩陣,檢測(cè)第1 張灰度圖像的特征點(diǎn),若灰度圖像中檢測(cè)的特征點(diǎn)數(shù)量超過(guò)設(shè)定的閾值,就把這張圖像作為第1 個(gè)關(guān)鍵幀。然后從第1 幀圖像開(kāi)始,使用LK (lucas-kanade)光流法持續(xù)跟蹤特征點(diǎn),并計(jì)算從第1 幀圖像開(kāi)始的連續(xù)圖像與第1 幀圖像的視差,如果視差中位數(shù)大于閾值,就認(rèn)為初始化成功,并將與此對(duì)應(yīng)的幀設(shè)定為第2 個(gè)關(guān)鍵幀,將提取的特征點(diǎn)作為地圖點(diǎn)加入局部地圖,進(jìn)入正常跟蹤模式。

    1.5 位姿估計(jì)

    在運(yùn)動(dòng)估計(jì)線程中,SVO 算法基于構(gòu)建的稀疏地圖點(diǎn),通過(guò)最小化圖像之間的光度誤差,初步計(jì)算每幀圖像的位姿;然后通過(guò)最小化重投影誤差優(yōu)化了視覺(jué)點(diǎn)特征的位置,進(jìn)一步優(yōu)化了位姿估計(jì)[12]。本文SLO 算法位姿估計(jì)跟蹤線程流程如圖3 所示。

    圖3 跟蹤線程流程

    1)基于角點(diǎn)的圖像對(duì)齊。使用稀疏直接法粗略計(jì)算當(dāng)前幀的位置和姿態(tài),并建立損失函數(shù)(最小化光度誤差),利用高斯–牛頓(Gauss-Newton,GN)優(yōu)化算法得到幀間的2 個(gè)位姿變換。目標(biāo)函數(shù)為

    式中

    其中:π-1(u,du)為根據(jù)高度圖像素位置u逆投影到三維空間后得到的三維點(diǎn)坐標(biāo)p,T·π-1(u,du)為將三維坐標(biāo)點(diǎn)旋轉(zhuǎn)平移到當(dāng)前幀坐標(biāo)系下,π(T·π-1(u,du))為將當(dāng)前幀坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)點(diǎn)投影到當(dāng)前幀高度圖像坐標(biāo),I(u)為特征點(diǎn)周?chē)?×4的像素塊的高度值。由于這一步是一個(gè)粗略的計(jì)算,為了加快計(jì)算速度,因此沒(méi)有進(jìn)行仿射變換。

    利用GN 法求解2 個(gè)高度映射的轉(zhuǎn)移矩陣T,即2 個(gè)柵格地圖之間的最小高度差誤差[1]。根據(jù)直接法和鏈?zhǔn)椒▌t,雅克比矩陣Ji可分為3 部分。

    式中:

    像素梯度計(jì)算使用雙線性插值方法計(jì)算,即

    然后,用高斯牛頓法求出擾動(dòng)

    式中。H=JTJ

    最后,判斷此幀是否滿足關(guān)鍵幀要求,若滿足則插入局部地圖,并在這個(gè)新的關(guān)鍵幀上檢測(cè)新的特征點(diǎn)作為地圖點(diǎn)。

    2)基于點(diǎn)的特征對(duì)齊。關(guān)鍵幀中提取的特征點(diǎn)在被賦予深度后得到的三維點(diǎn)被稱(chēng)為地圖點(diǎn),由于本文使用的灰度圖為激光點(diǎn)云投影生成的圖片,激光關(guān)鍵幀中的關(guān)鍵點(diǎn)信息伴隨著深度信息,他們的灰度值就是深度,即整個(gè)圖片相當(dāng)于“上帝視角”的圖片,故本文算法去除了SVO 中的深度估計(jì)步驟,地圖點(diǎn)經(jīng)過(guò)篩選后可直接放入到局部地圖中[13]。

    完成角點(diǎn)的圖像對(duì)齊后,算法獲得了當(dāng)前幀雷達(dá)的位姿,因此可以通過(guò)重投影將地圖點(diǎn)投影到當(dāng)前幀中,而正是由于這種幀與幀之間的位姿估計(jì)會(huì)有累計(jì)誤差,所以投影后的地圖點(diǎn)在新的圖像幀中的投影位置也會(huì)隨之產(chǎn)生誤差。因此算法可以根據(jù)高度不變假設(shè)構(gòu)造一個(gè)殘差,對(duì)于每個(gè)特征點(diǎn)單獨(dú)考慮,對(duì)特征預(yù)測(cè)位置進(jìn)行優(yōu)化,即

    式中:Ik(ui′)為當(dāng)前第K幀圖像中第i個(gè)特征點(diǎn)的亮度值(即高度值);后一部分為Ir(ui)而不是Ik-1(ui),因?yàn)樗歉鶕?jù)局部地圖投影的地圖點(diǎn)追溯到這個(gè)地圖點(diǎn)所在的關(guān)鍵幀中的像素值,而不是相鄰幀。

    相比于基于角點(diǎn)的圖像對(duì)齊粗測(cè),基于點(diǎn)的特征對(duì)齊選取了8×8的圖像塊范圍來(lái)比較均值差,可以得到亞像素級(jí)別的精度。

    3)位姿迭代優(yōu)化。利用優(yōu)化后的特征塊預(yù)測(cè)位置,使用直接法再次對(duì)位姿構(gòu)建優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行估計(jì):

    最后建立局部地圖,判斷這個(gè)幀是否是關(guān)鍵幀,如果是關(guān)鍵幀,提取新的特征點(diǎn)。

    2 SLO 算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

    采用KITTI 數(shù)據(jù)集[14]與AGV 移動(dòng)平臺(tái)來(lái)驗(yàn)證所提出的算法。在本實(shí)驗(yàn)中,使用HDL-16 激光雷達(dá)在東北大學(xué)渾南校區(qū)收集數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

    將圖像分成固定大小的單元(像素值大小為800×800)。算法中的參數(shù)設(shè)置為:處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)截取的窗口的寬度Iwidth=400、高度Iheight=400,灰度圖的每個(gè)柵格的大小fx=0.1、fy=0.1,像素值倍增系數(shù)cx=200、cy=200。

    正態(tài)分布變換與迭代最近點(diǎn)方法是傳統(tǒng)的處理三維激光點(diǎn)云的算法,因此本文首先對(duì)比了他們的性能。本部分實(shí)驗(yàn)全部為完成畸變補(bǔ)償?shù)那闆r下進(jìn)行,在實(shí)驗(yàn)中分別比對(duì)了PCL (point cloud library)中集成的迭代最近點(diǎn)(iterative closest point,ICP)算法、正態(tài)分布變換 (normal distributions transform, NDT)算法以及改進(jìn)的基于高斯牛頓算法的ICP 算法。實(shí)驗(yàn)記錄了每50 和100 m 的階段誤差以及全程的累計(jì)誤差,階段誤差實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如圖4 所示。數(shù)據(jù)如表1 和表2 所示,由數(shù)據(jù)可以看出在3 種算法的每50 m 均方根階段誤差(root mean squared error, RMSE)和每100 m 的均方根階段誤差的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中,NDT 算法的效果最好,基于高斯牛頓的ICP 算法次之。

    表1 ICP 和NDT 的分段距離誤差/50 m

    表2 ICP 和NDT 的分段距離誤差/100 m

    圖4 3 個(gè)匹配算法的位姿估計(jì)結(jié)果與真值的對(duì)比

    累計(jì)誤差的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖如圖5 所示,在全程的累計(jì)誤差中,基于高斯牛頓的改進(jìn)ICP 算法顯示出了更好的優(yōu)勢(shì),數(shù)據(jù)如表3 所示。

    表3 ICP 和NDT 的全程累計(jì)誤差

    本文提出的SLO 算法在預(yù)處理部分參考了DLO[1]中的方法,算法使用KITTI 數(shù)據(jù)集中序列07 的軌跡中的某幀點(diǎn)云來(lái)測(cè)試提出的投影方法,算法生成灰度圖后使用LK 光流跟蹤算法[15]跟蹤的結(jié)果如圖6 所示。

    圖6 某幀灰度圖LK 光流法的效果

    算法針對(duì)相鄰兩幀點(diǎn)云進(jìn)行了ORB 特征點(diǎn)[16]的提取與匹配,特征點(diǎn)的匹配結(jié)果如圖7 所示,可以看出匹配結(jié)果絕大多數(shù)是正確的。

    圖7 某幀灰度圖的ORB 特征點(diǎn)匹配結(jié)果

    本文在真實(shí)環(huán)境中分別進(jìn)行了灰度圖的生成以及匹配實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)選用的平臺(tái)為AGV 移動(dòng)平臺(tái),該平臺(tái)配置16 線激光雷達(dá),雷達(dá)測(cè)量距離為100 m 左右,垂直測(cè)量角度30°(±15°),掃描過(guò)程中從下往上計(jì)數(shù),-15°記為初始線(第0 線),一共16 線。使用鐳神16 線激光雷達(dá)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果如圖8 和圖9 所示。

    圖8 東北大學(xué)324 室實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景圖匹配實(shí)驗(yàn)

    圖9 東北大學(xué)教學(xué)樓3 樓走廊場(chǎng)景圖匹配實(shí)驗(yàn)

    SLO 算法將點(diǎn)云處理成高度圖階段的精簡(jiǎn)效果如表4 所示。由表4 中數(shù)據(jù)可以看出,本文提出的投影方法有效地縮少了點(diǎn)云的原始數(shù)據(jù);并且在對(duì)高度圖進(jìn)行特征點(diǎn)提取后,算法可以在保證場(chǎng)景環(huán)境特征的基礎(chǔ)上完成對(duì)數(shù)據(jù)大數(shù)量級(jí)的精簡(jiǎn)。

    表4 點(diǎn)云精簡(jiǎn)效果

    3 結(jié)束語(yǔ)

    由于井下作業(yè)AGV 平臺(tái)的應(yīng)用場(chǎng)景可以是室內(nèi)也可以是室外,因此本文選擇了一種不受環(huán)境因素影響的激光里程計(jì)來(lái)估計(jì)平臺(tái)的姿態(tài)??紤]到激光數(shù)據(jù)處理需要大量的計(jì)算量,本文選擇將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高信息特征點(diǎn),它將三維點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為灰度,可大大節(jié)省數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算,并且通過(guò)應(yīng)用半直接法,提高了精度,使整個(gè)過(guò)程輕量化。此外,當(dāng)圖像特征匹配時(shí),使用迭代最近點(diǎn)法執(zhí)行姿勢(shì)估計(jì),這使得最小二乘問(wèn)題實(shí)際上具有解析解,并且不需要迭代優(yōu)化。

    本文提出的SLO 方法合理地結(jié)合了視覺(jué)里程計(jì)和激光里程計(jì)的優(yōu)點(diǎn)。在未來(lái)的研究中,基于高度圖提取點(diǎn)和線特征會(huì)更容易,基于投影構(gòu)建拓?fù)鋱D也是一個(gè)值得嘗試的思路。

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