黃佳維 石章松 吳中紅

（海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院 武漢 430033）

移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與構(gòu)圖中的自適應(yīng)區(qū)域分割方法＊

黃佳維 石章松 吳中紅

（海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院 武漢 430033）

在移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與構(gòu)圖中，區(qū)域分割是直線提取的第一個(gè)處理步驟，旨在降低直線提取時(shí)的迭代次數(shù)，提高運(yùn)算效率。針對(duì)現(xiàn)有的分割方法沒(méi)有考慮掃描間隔與掃描點(diǎn)距離對(duì)分割閾值影響的問(wèn)題，提出了一種考慮掃描間隔與探測(cè)點(diǎn)距離對(duì)分割閾值影響的自適應(yīng)計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法明顯提高了區(qū)域分割的準(zhǔn)確度和魯棒性，降低了迭代次數(shù)和運(yùn)算量。

移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與構(gòu)圖；直線提取；距離數(shù)據(jù)；激光雷達(dá)；區(qū)域分割

Class NumberTP24

1 引言

無(wú)人系統(tǒng)在越來(lái)越多的軍事應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮作用［1～2］，自主化是實(shí)現(xiàn)無(wú)人系統(tǒng)遂行軍事任務(wù)的前提和保證［3］，移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建（Mobile Robot Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）則是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主化的關(guān)鍵。移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建方法，主要采用基于顯著特征（feature－based）的方法進(jìn)行環(huán)境描述［4］，直線特征是最為常用的顯著特征之一［5］，這是因?yàn)椴捎弥本€作為環(huán)境特征具有以下優(yōu)點(diǎn)［6］：直線特征在結(jié)構(gòu)化環(huán)境存在較多；基于距離數(shù)據(jù)（激光掃描儀、聲納）易于提取直線特征；基于直線特征易于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的定位。

在進(jìn)行直線提取時(shí)，為了降低算法的運(yùn)算量，往往先進(jìn)行區(qū)域分割處理，將不屬于同一障礙物的連續(xù)特征點(diǎn)集分割開(kāi)來(lái)，然后再進(jìn)行直線的分割與提取處理。文獻(xiàn)［7］提出了一種區(qū)域分割算法，采取了一種離散式的閾值計(jì)算方法，沒(méi)有考慮障礙物與傳感器距離遠(yuǎn)近的影響，存在一定的缺陷，而且在計(jì)算過(guò)程中還存在平方和開(kāi)方計(jì)算，影響運(yùn)算效率，文獻(xiàn)［8］雖然提出了自適應(yīng)的閾值計(jì)算方法，但是并沒(méi)有給出具體的連續(xù)點(diǎn)間的距離計(jì)算方法。本文針對(duì)這些不足，對(duì)閾值的確定方法進(jìn)行了改進(jìn)，給出了相應(yīng)距離以及閾值的計(jì)算方法，提高了區(qū)域分割的精度，降低了運(yùn)算量，具有較大的參考價(jià)值。

2 直線描述模型

對(duì)于激光傳感器，獲取的數(shù)據(jù)為角度信息和距離信息，因此采用極坐標(biāo)的形式進(jìn)行直線描述。在極坐標(biāo)下，可以用極點(diǎn)到直線的距離r和極點(diǎn)到直線的垂線與極軸的夾角α表示，示意圖如圖1所示，直線描述如式（1）所示。

3 改進(jìn)閾值計(jì)算方法的直線提取算法

3.1 直線提取算法的處理流程

對(duì)于直線提取問(wèn)題而言，要解決以下三個(gè)方面的問(wèn)題：1）量測(cè)數(shù)據(jù)中有多少條直線；2）各個(gè)量測(cè)點(diǎn)屬于哪一條直線；3）對(duì)于從屬于某條直線的給定量測(cè)點(diǎn)，怎樣估計(jì)表征該直線模型的相應(yīng)參數(shù)。

完整的直線提取算法的處理流程如圖2所示，從直線提取需要解決的三個(gè)方面的問(wèn)題出發(fā)，算法應(yīng)當(dāng)包括線段分割（線段擬合）、直線提取計(jì)算［9］。大部分的直線提取算法基本都包含探測(cè)點(diǎn)之間的迭代計(jì)算，當(dāng)掃描區(qū)域內(nèi)障礙物較多、探測(cè)點(diǎn)規(guī)模較大時(shí)，會(huì)導(dǎo)致巨大的計(jì)算耗費(fèi)，因此往往首先進(jìn)行同一障礙物連續(xù)特征點(diǎn)集合的檢測(cè)，將全局掃描特征分割為不同的連續(xù)特征的探測(cè)點(diǎn)集合，然后對(duì)各個(gè)點(diǎn)集進(jìn)行直線提取處理［10］。

圖1 直線的極坐標(biāo)描述

圖2 直線提取流程

3.2 改進(jìn)的自適應(yīng)區(qū)域分割閾值計(jì)算

激光雷達(dá)在進(jìn)行掃描時(shí)，探測(cè)數(shù)據(jù)為從特定起始探測(cè)角開(kāi)始以固定的角度間隔Δθ測(cè)得的角度為θ、距離為ρ的離散點(diǎn)。對(duì)于組成一條直線的離散點(diǎn)而言，兩相鄰點(diǎn)的距離隨著直線與傳感器的距離增大而增大，即更加稀疏，這意味著對(duì)于不同的距離ρ，存在傳感器可探測(cè)的最小尺寸，當(dāng)一個(gè)障礙物的尺寸過(guò)小時(shí)，將不能獲取該障礙物的連續(xù)探測(cè)點(diǎn)，該尺寸的大小與掃描間隔Δθ和距離ρ成正比，因此當(dāng)兩連續(xù)測(cè)量點(diǎn)間距離與對(duì)應(yīng)于后一測(cè)量點(diǎn)距離的最小可探測(cè)尺寸滿足一定的關(guān)系時(shí)，可以判定兩點(diǎn)是否屬于同一障礙物，基于這一原理構(gòu)建一種基于測(cè)量點(diǎn)間距離差、測(cè)量點(diǎn)距離ρ和掃描間隔Δθ的閾值計(jì)算方法。

圖3 連續(xù)兩點(diǎn)相對(duì)位置示意圖

如圖3所示，設(shè)掃描儀測(cè)得角度連續(xù)的兩點(diǎn)pk和pk＋1，其距離傳感器的值分別為ρk和ρk＋1，兩點(diǎn)間距離為Δlk，k＋1，由于Δθ很?。éう龋?°）時(shí)有sinΔθ≈Δθ，且一般情況下同一障礙物的連續(xù)兩次掃描的距離值ρk與ρk＋1相差不大，因此兩點(diǎn)間距離可處理為兩點(diǎn)與傳感器的距離差，即

對(duì)于點(diǎn)pk＋1而言，激光掃描儀在距離ρk＋1的最小可探測(cè)尺寸為

對(duì)于不屬于同一障礙物的連續(xù)兩點(diǎn)而言p′k和p′k＋1兩點(diǎn)距離Δl′k，k＋1會(huì)比較大，即

其中，Δl為連續(xù)兩點(diǎn)是否屬于同一障礙物的判別閾值，取其為Δlk，k＋1的整數(shù)倍。本文中采用的激光掃描儀為北陽(yáng)URG－04LX－UG01型，實(shí)驗(yàn)表明，取Δl為8倍時(shí)Δlk，k＋1最為合適。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)采用日本北陽(yáng)URG－04LX－UG01型激光傳感器，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境6m×7m環(huán)境下進(jìn)行。URG－04LX－UG01型激光傳感器探測(cè)范圍為240°，掃描間隔為0.36°，每幀獲得680個(gè)數(shù)據(jù)。圖4為獲取的一幀掃描數(shù)據(jù)，掃描方向?yàn)槟鏁r(shí)針?lè)较?，?，0）為傳感器位置。

圖4 量測(cè)數(shù)據(jù)圖像

從圖5可以看出，文獻(xiàn)［7］中的方法在障礙物距離較遠(yuǎn)時(shí)出現(xiàn)了將不同障礙物的點(diǎn)集劃分為一個(gè)區(qū)域的情況（第一行第四個(gè)子圖中包含了三個(gè)障礙物點(diǎn)集），區(qū)域分割精確度不足，增加了直線提取時(shí)的迭代次數(shù)，提高了運(yùn)算量，本文方法則準(zhǔn)確地將圖中13個(gè)不同的障礙物點(diǎn)集成功的實(shí)現(xiàn)了分割，提高了分割精度，降低了運(yùn)算量。

圖5 文獻(xiàn)［7］中的區(qū)域分割方法結(jié)果

5 結(jié)語(yǔ)

為降低復(fù)雜環(huán)境下的直線提取運(yùn)算量，提高提取算法的效率，往往會(huì)對(duì)掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)連續(xù)特征點(diǎn)集的區(qū)域分割，使得直線提取只在同一障礙物的連續(xù)點(diǎn)集中進(jìn)行迭代處理。本文考慮掃描間隔和掃描點(diǎn)距離不同對(duì)連續(xù)點(diǎn)集中點(diǎn)間距離的影響，提出了一種自適應(yīng)的閾值計(jì)算方法，實(shí)驗(yàn)表明，本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)更為精確的區(qū)域分割處理。但在計(jì)算點(diǎn)間距離時(shí)，采用了一些近似計(jì)算，當(dāng)掃描間隔較大時(shí)，會(huì)影響距離計(jì)算精度，下一步將進(jìn)行改進(jìn)。

圖6 本文算法區(qū)域分割結(jié)果

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Adaptive Region Segmentation Method in Mobile Robot Simultaneous Localization and Mapping

HUANG Jiawei SHI Zhangsong WU Zhonghong
（College of Electronic Engineering，Naval University of Engineering，Wuhan 430033）

In order to decrease the iterative number during line extraction processing，increase the operation efficiency，region segmentation would be the first process.Aiming at the problem that not take the influences of scan angle and point distance in existing method，a new region segmentation method based on scan angle and point distance is proposed.The result of experimentation shows that the accuracy and robustness have been improved significantly by new method，and the operation efficiency has been improved.

mobile robot simultaneous localization and mapping，line extraction，distance data，laser radar，region segmentation

TP24DOI：10.3969／j.issn.1672－9730.2015.11.017

2015年5月11日，

2015年6月29日

黃佳維，男，碩士研究生，研究方向：移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建。