变电站机器人可行域提取方法及装置与流程

1.本发明属于图像识别技术领域，特别是一种基于多线激光雷达的变电站机器人可行域提取方法及装置。


背景技术：

2.在无人变电站环境下，通过部署移动型巡检机器人和消防机器人为电站环境提供相应的检测和消防工作。出于成本和室外强光的环境考虑，定位方案采用rtk和多线激光雷达来提供稳定的定位信息。
3.由于变电站四面为空旷环境，由水泥路(不可行驶区域)和石子路(可行使区域)组成，而主流的基于栅格地图的图搜索算法的导航方案无法为机器人提供关于水泥路和石子路的语义信息，即在信息量有限的栅格地图中，规划算法无法针对石子路和水泥路来进行安全性规划。若通过绘制虚拟墙的方法来将水泥路和石子路体现在栅格地图中，则存在难以精确地将石子路和水泥路分割开，造成规划的轨迹存在安全隐患的情况。而现有的道路感知算法多为基于视觉方案或配合激光雷达来实现的，且落地的场景多为有明显特征的车道线检测和马路牙子检测，与无人变电站中的环境区别较大，定位方案也有显著区别，无法直接应用于无人变电站环境中。
4.总之，现有技术存在的问题是：由于无人变电站为纯激光的定位方案，且无明显特征的路面信息，基于多线激光雷达无法正确提取到机器人可行域。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种变电站机器人可行域提取方法，可基于多线激光雷达正确提取机器人可行域。
6.本发明的另一目的在于提供一种变电站机器人可行域提取装置。
7.实现本发明目的的技术解决方案为：
8.一种变电站机器人可行域提取方法，包括如下步骤：
9.(10)输入点云：输入无人变电站环境下激光雷达采集的原始点云；
10.(20)激光横向分割：将所述原始点云分解为水平单线点云的集合，实现对激光的横向分割；
11.(30)平面提取：根据所述横向分割的激光形成的平面，过滤掉高度与周围点集不在同一平面的点云；
12.(40)曲率滤波：将所述平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率，过滤掉不满足曲率要求的点；
13.(50)椭圆拟合：将所述曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合，过滤掉与椭圆距离较远的点；
14.(60)离群点剔除：将所述椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式，滤除椭圆拟合后的离群点；
15.(70)输出可行域：将所述离群点剔除后的点云数据作为可行域点云，投影至二维栅格地图中。
16.实现本发明另一目的的技术解决方案为：
17.一种变电站机器人可行域提取装置，其特征在于包括：
18.点云输入模块，用于输入无人变电站环境下激光雷达采集的原始点云；
19.激光横向分割模块，用于将所述原始点云分解为水平单线点云的集合，实现对激光的横向分割；
20.平面提取模块，用于根据所述横向分割的激光形成的平面，过滤掉高度与周围点集不在同一平面的点云；
21.曲率滤波模块，用于将所述平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率，过滤掉不满足曲率要求的点；
22.椭圆拟合模块，用于将所述曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合，过滤掉与椭圆距离较远的点；
23.离群点剔除模块，用于将所述椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式，滤除椭圆拟合后的离群点；
24.输出可行域模块，用于将所述离群点剔除后的点云数据作为可行域点云，投影至二维栅格地图中。
25.本发明与现有技术相比，其显著优点为：
26.可基于多线激光雷达正确提取机器人可行域:本发明通过基于多线激光雷达的纯激光方案来进行水泥路可行域提取，通过对每束横向激光进行分析，预先根据其曲率和平面度进行滤波后，在进行以距离之和最小作为误差函数的最小二乘椭圆拟合后，根据椭圆方程来进行相应的滤波，可有效将远离椭圆的噪声滤除，针对性地留下打在地面上的激光点。最后进行离群点滤除即可得到有效的可行域点云。对可行域点云进行相应的投影操作，便可在二维栅格地图中体现出可行域。
27.下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。
附图说明
28.图1是本发明变电站机器人可行域提取方法的主流程图。
29.图2是无人变电站原始激光点云数据；
30.图3是对激光进行横向线束分割后留下水平面以下的若干线束(粗激光点为分割后的点)；
31.图4是对上步留下的激光进行平面分割(粗激光点为分割后的点)；
32.图5是对上步留下的激光点进行曲率滤波，留下曲率较小的点(粗激光点为分割后的点)；
33.图6是对每条横向激光束进行圆拟合(粗激光点为拟合得到的圆)；
34.图7是对每条横向激光束中的点带入拟合后的圆公式，滤除掉差异性较大的点(粗激光点为符合差异性的点)；
35.图8是对所有点云进行离群点滤波(粗激光点为滤波得到的点)；
36.图9为原始二维栅格地图
37.图10为加上精确可行域信息的二维栅格地图
38.图11为求两点之间与激光平面的夹角示意图
39.图12为求解点的曲率示意图。
具体实施方式
40.本发明的主要思想为将无人变电站中的石子路和水泥路的交接体现在栅格地图中供后续在足够安全的状态下进行导航，故主要针对激光打在石子路上的特征来设计滤波算法。
41.如图1所示，本发明变电站机器人可行域提取方法，包括如下步骤：
42.(10)输入点云：输入无人变电站环境下激光雷达采集的原始点云。
43.本发明基于vlp-16激光雷达来进行验证，故输入点云即为无人变电站环境下vlp-16采集到的原始点云。
44.(20)激光横向分割：将所述原始点云分解为水平单线点云的集合，实现对激光的横向分割。
45.首先通过查阅vlp-16的规格信息，得到vlp-16的横向点云数量以及其上下开角大小，可将原始点云按照其横向角分辨率和上下开角大小来划分每个点所处的横向激光束，共16条激光束，过滤掉从上至下10条激光束，剩下6条处于地面的激光束用来进行后续的可行域提取，如图3中，粗激光点为过滤后的点云，细点为过滤前的点云；
46.(30)平面提取：根据所述横向分割的激光形成的平面，过滤掉高度与周围点集不在同一平面的点云。
47.在得到上一步提取地面上的6条激光束后，接下来进行初步的地面分割，旨在过滤掉高度与周围点集不在同一平面上的噪点，判断机制为找到以a点为圆心半径为r的范围内的点集，分别计算出a点与该点集中的其他点之间形成的夹角α(α计算原理如图11所示)，若α大于阈值则标记当前点集中该点为非地面点，遍历结束后若该点集中非地面点个数超过阈值，则将a点视为非地面点过滤掉，整个算法流程如algorithm 1所示，过滤结果如图4所示，粗激光点为过滤后的点云，细点为过滤前的点云；
48.algorithm 1:
[0049][0050]
上式中，
[0051]
inputcloud：输入点云，
[0052]
radiussearch：以i为圆心radius为半径搜索，搜索结果存于pointindex，
[0053]
gettheta：获取i、j两点之间α，
[0054]
threshold：α阈值，
[0055]
cluster：地面点集合，
[0056]
num：地面点集合数量阈值。
[0057]
(40)曲率滤波：将所述平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率，过滤掉不满足曲率要求的点。
[0058]
在得到上一步过滤掉高度异常的点后，进行同平面上的曲率滤波，由于打在石子路上的激光点在同一条横向激光束中有着分布不均的特点，故该步骤旨在滤除掉部分打在石子路上的激光点，通过遍历每条横向激光束中的点与其前后三个点进行曲率计算，如图12所示，将曲率较大的点滤除掉。其中曲率计算公式如式(1)所示。如图5所示，粗激光点为曲率滤波后的点，细点为过滤前的点云；
[0059][0060]
式中，c：当前点的曲率，s：当前点前后s个点连成的曲线，ri：当前点的深度值，rj：第j个点的深度值。
[0061]
(50)椭圆拟合：将所述曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合，过滤掉与椭圆距离较远的点。
[0062]
在得到上一步滤除掉曲率异常的点后，依然存在一些曲率正常且打在石子路上的点，此时剩下的点基本能够体现出圆特征，如图6中细激光点所示，以距离之和最小的目标方程来进行圆拟合，目标方程如式(2)所示，拟合结果如图6中粗激光点所示。将拟合使用的激光点云数据中各点的深度信息与拟合得到的圆半径进行做差，结果大于阈值的点则被剔除，如图7所示，粗激光点为滤波后的点，细激光点为过滤前的点云；
[0063][0064]
式中，e：所有点到拟合圆的距离之和，xi：当前点坐标x值，yi：当前点坐标y值，xc：拟合圆心坐标x值，yc：拟合圆心坐标y值，r：拟合圆半径。
[0065]
(60)离群点剔除：将所述椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式，滤除椭圆拟合后的离群点。
[0066]
在得到上一步的点云数据后，如图8中细激光点所示，可以看出存在一些明显的打在石子路上的离群点，故采用统计滤波的方式进行离群点滤除，图8中粗激光点即为滤波后的点云数据。至此整个可行域提取过程结束。
[0067]
(70)输出可行域：将所述离群点剔除后的点云数据作为可行域点云，投影至二维栅格地图中。
[0068]
将提取的可行域点云中每条线束起点和终点坐标记录下，映射至原始二维栅格地图(如图9所示)中，并加上相应的路况信息，即可形成带有精准可行域信息的地图，如图10所示，其中图中黑色的线条即为水泥路和石子路的交界，机器人可按照图中的信息来进行安全规划，使得机器人仅在水泥路上行驶。
[0069]
本发明变电站机器人可行域提取装置，包括：
[0070]
点云输入模块，用于输入无人变电站环境下激光雷达采集的原始点云；
[0071]
激光横向分割模块，用于将所述原始点云分解为水平单线点云的集合，实现对激光的横向分割；
[0072]
平面提取模块，用于根据所述横向分割的激光形成的平面，过滤掉高度与周围点集不在同一平面的点云；
[0073]
曲率滤波模块，用于将所述平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率，过滤掉不满足曲率要求的点；
[0074]
椭圆拟合模块，用于将所述曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合，过滤掉与椭圆距离较远的点；
[0075]
离群点剔除模块，用于将所述椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式，滤除椭圆拟合后的离群点；
[0076]
输出可行域模块，用于将所述离群点剔除后的点云数据作为可行域点云，投影至二维栅格地图中。

技术特征：
1.一种变电站机器人可行域提取方法，其特征在于，包括如下步骤：(10)输入点云：输入无人变电站环境下激光雷达采集的原始点云；(20)激光横向分割：将所述原始点云分解为水平单线点云的集合，实现对激光的横向分割；(30)平面提取：根据所述横向分割的激光形成的平面，过滤掉高度与周围点集不在同一平面的点云；(40)曲率滤波：将所述平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率，过滤掉不满足曲率要求的点；(50)椭圆拟合：将所述曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合，过滤掉与椭圆距离较远的点；(60)离群点剔除：将所述椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式，滤除椭圆拟合后的离群点；(70)输出可行域：将所述离群点剔除后的点云数据作为可行域点云，投影至二维栅格地图中。2.根据权利要求1所述的变电站机器人可行域提取方法，其特征在于，所述(20)激光横向分割步骤具体为：首先通过查阅激光雷达vlp-16的规格信息，得到vlp-16的横向点云数量以及其上下开角大小，将原始点云按照其横向角分辨率和上下开角大小来划分每个点所处的横向激光束，共16条激光束，过滤掉从上至下10条激光束，剩下6条处于地面的激光束用来进行后续的可行域提取。3.根据权利要求2所述的变电站机器人可行域提取方法，其特征在于，所述(30)平面提取步骤具体为：在得到上一步提取地面上的6条激光束后，接下来进行初步的地面分割，旨在过滤掉高度与周围点集不在同一平面上的噪点，判断机制为找到以a点为圆心半径为r的范围内的点集，分别计算出a点与该点集中的其他点之间形成的夹角α，若α大于阈值则标记当前点集中该点为非地面点，遍历结束后若该点集中非地面点个数超过阈值，则将a点视为非地面点过滤掉。4.根据权利要求3所述的变电站机器人可行域提取方法，其特征在于，所述(40)曲率滤波步骤具体为：在得到上一步过滤掉高度异常的点后，通过遍历每条横向激光束中的点与其前后三个点进行曲率计算，将曲率较大的点滤除掉，其中曲率计算公式如式(1)所示，c：当前点的曲率，s：当前点前后s个点连成的曲线，r
i
：当前点的深度值，r
j
：第j个点的深度值。5.根据权利要求4所述的变电站机器人可行域提取方法，其特征在于，所述(50)椭圆拟合步骤具体为：在得到上一步滤除掉曲率异常的点后，以距离之和最小的目标方程来进行圆拟合，目标方程如式(2)所示，将拟合使用的激光点云数据中各点的深度信息与拟合得到的圆半径
进行做差，结果大于阈值的点则被剔除，式中，e：所有点到拟合圆的距离之和，x
i
：当前点坐标x值，y
i
：当前点坐标y值，x
c
：拟合圆心坐标x值，y
c
：拟合圆心坐标y值，r：拟合圆半径。6.一种变电站机器人可行域提取装置，其特征在于包括：点云输入模块，用于输入无人变电站环境下激光雷达采集的原始点云；激光横向分割模块，用于将所述原始点云分解为水平单线点云的集合，实现对激光的横向分割；平面提取模块，用于根据所述横向分割的激光形成的平面，过滤掉高度与周围点集不在同一平面的点云；曲率滤波模块，用于将所述平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率，过滤掉不满足曲率要求的点；椭圆拟合模块，用于将所述曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合，过滤掉与椭圆距离较远的点；离群点剔除模块，用于将所述椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式，滤除椭圆拟合后的离群点；输出可行域模块，用于将所述离群点剔除后的点云数据作为可行域点云，投影至二维栅格地图中。

技术总结
本发明公开一种变电站机器人可行域提取方法及装置，可基于多线激光雷达正确提取机器人可行域。本发明方法包括：(10)输入点云：输入无人变电站环境原始点云；(20)激光横向分割：将原始点云分解为水平单线点云的集合；(30)平面提取：过滤与横向分割平面不一的点云；(40)曲率滤波：将平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率，过滤掉不满足点；(50)椭圆拟合：将曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合，过滤距离较远的点；(60)离群点剔除：将椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式，滤除离群点；(70)输出可行域：将离群点剔除后的点云数据投影至二维栅格地图中。点云数据投影至二维栅格地图中。点云数据投影至二维栅格地图中。


技术研发人员：蔡志宏 李栗 杨川
受保护的技术使用者：亿嘉和科技股份有限公司
技术研发日：2022.01.11
技术公布日：2022/3/8