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    一種基于語(yǔ)義地圖的激光雷達(dá)定位方法

    2022-09-06 03:11:40金泰宇黃勁松
    測(cè)繪地理信息 2022年4期
    關(guān)鍵詞:全局算子樹(shù)木

    金泰宇 黃勁松

    1武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院,湖北 武漢,430079

    SLAM(simultaneous localization and mapping)技術(shù)能夠解決機(jī)器人在未知環(huán)境下的定位、導(dǎo)航和建圖問(wèn)題,但是SLAM算法是基于馬爾科夫性質(zhì)的,即后一時(shí)刻的位姿由前一時(shí)刻的位姿推算而來(lái),那么多次位置推算后,定位誤差會(huì)越來(lái)越大,不能滿足機(jī)器人的定位需求。此外,SLAM屬于局部定位的方式,只能提供一個(gè)相對(duì)位置,在沒(méi)有位姿初值的情況下無(wú)法確定自身在真實(shí)空間的絕對(duì)坐標(biāo),而當(dāng)有額外的地圖輔助時(shí),利用地圖絕對(duì)位置信息進(jìn)行全局匹配定位能夠幫助機(jī)器人獲得更精確的位置。

    語(yǔ)義地圖是一種面向環(huán)境理解的地圖模型,不似傳統(tǒng)的柵格地圖、拓?fù)涞貓D等,它不僅包含周?chē)h(huán)境的空間幾何結(jié)構(gòu)信息,同時(shí)也可提供環(huán)境的語(yǔ)義信息,即環(huán)境中物體的類(lèi)別及位置信息等,能夠使機(jī)器人完成高水平的人機(jī)交互。Vasudevan等[1]首先提出認(rèn)知地圖的思想,在拓?fù)涞貓D上融合環(huán)境目標(biāo)的語(yǔ)義信息,提升機(jī)器人理解、解釋和表示環(huán)境的能力;Nietogranda等[2]基于語(yǔ)義信息對(duì)空間,區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)并用于拓?fù)涞貓D的構(gòu)建;Dube等[3]提出Segmap算法,使用區(qū)域增長(zhǎng)法分割點(diǎn)云并用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)描述子進(jìn)行語(yǔ)義信息提取,完成定位和地圖重構(gòu)。

    目前市場(chǎng)上有豐富成熟的導(dǎo)航電子地圖資源如高德地圖等,這種地圖可提供環(huán)境的語(yǔ)義信息如目標(biāo)的類(lèi)別、位置信息等。假如能把LiDAR單幀掃描到的樹(shù)木、電線桿等目標(biāo)的平面位置信息提取出來(lái),就能與現(xiàn)成的電子地圖語(yǔ)義配準(zhǔn),給機(jī)器人平面位置上的約束,幫助機(jī)器人更魯棒的定位[4]。

    因此,本文基于使用語(yǔ)義地圖完成LiDAR定位的思想,利用語(yǔ)義提取算法提取出激光點(diǎn)云中靜態(tài)目標(biāo)的語(yǔ)義信息(包含類(lèi)別和平面位置信息),與事先已知的包含同類(lèi)型目標(biāo)的語(yǔ)義信息的全局語(yǔ)義地圖進(jìn)行配準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)定位。該方法使用靜態(tài)目標(biāo)語(yǔ)義特征,配準(zhǔn)穩(wěn)定性高,運(yùn)行所需的計(jì)算資源較小,且能給出一個(gè)可靠的絕對(duì)參考位置。

    1 基于語(yǔ)義地圖定位

    1.1 定位流程

    語(yǔ)義地圖定位流程如圖1所示。單幀點(diǎn)云處理部分,采用多線激光雷達(dá)作為數(shù)據(jù)輸入端,利用濾波算法[5-9]去除點(diǎn)云的離群點(diǎn)與空洞,利用形態(tài)學(xué)濾波算法[7,10]剔除背景信息,然后利用語(yǔ)義提取算法[8,11]提取目標(biāo)語(yǔ)義信息,并確定語(yǔ)義參考點(diǎn),生成語(yǔ)義幀;語(yǔ)義地圖定位部分,將單幀語(yǔ)義點(diǎn)云和事先已知的全局語(yǔ)義地圖進(jìn)行配準(zhǔn)[12-15]完成定位,確定Li-DAR在全局坐標(biāo)系下的位置。

    圖1 定位流程Fig.1 Positioning Process

    1.2 數(shù)據(jù)濾波

    針對(duì)3種點(diǎn)云噪聲進(jìn)行處理:①離群點(diǎn)剔除(由遮擋等問(wèn)題造成);②數(shù)據(jù)下采樣(海量數(shù)據(jù));③點(diǎn)云密度不規(guī)則。

    采用統(tǒng)計(jì)濾波去除離群點(diǎn),其方法為:對(duì)查詢點(diǎn)的鄰域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,計(jì)算它到近鄰點(diǎn)的距離。距離分布特性符合高斯分布N(u,σ2),u和σ2決定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)范圍,距離在標(biāo)準(zhǔn)范圍之外的點(diǎn)為離群點(diǎn),從數(shù)據(jù)中去除。

    采用體素柵格下采樣法簡(jiǎn)化海量點(diǎn)云。該方法構(gòu)造m×n×l的三維體素柵格,將點(diǎn)云數(shù)據(jù)填充至對(duì)應(yīng)的小體素柵格,用每個(gè)體素內(nèi)的所有點(diǎn)的重心替代該體素的其他點(diǎn),減少了數(shù)據(jù)量,提高了程序的運(yùn)行速度。

    激光雷達(dá)的點(diǎn)云密度有距離中心點(diǎn)越遠(yuǎn)的地方越稀疏的特點(diǎn),本文采用直通濾波剔除遠(yuǎn)處的、稀疏的部分,保留密集的、包含絕大部分特征的點(diǎn)云,節(jié)省計(jì)算資源。

    1.3 前景背景信息分離

    采集的點(diǎn)云含有大量的地面點(diǎn)(即背景信息,高達(dá)40%),應(yīng)盡可能分離點(diǎn)云中的地面點(diǎn),保留感興趣的地物點(diǎn)即前景信息。

    本文采用形態(tài)學(xué)濾波算法剔除地面點(diǎn)云。首先將LiDAR點(diǎn)云內(nèi)插成二維網(wǎng)格數(shù)據(jù),然后用形態(tài)學(xué)算子即腐蝕算子和膨脹算子依次處理網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

    腐蝕算子ep和膨脹算子d p滿足關(guān)系:

    式中,w為形態(tài)學(xué)算子的尺寸;(x p,y p,zp)為網(wǎng)格化后的數(shù)據(jù)。

    利用形態(tài)學(xué)算子過(guò)濾地面點(diǎn)時(shí),首先必須合理設(shè)置算子的尺寸,如尺寸過(guò)大則建筑物點(diǎn)云和突起的地形點(diǎn)云可能同時(shí)被濾除;其次,濾除后的點(diǎn)云仍可能含部分的地物點(diǎn),給定合適的高程閾值避免樹(shù)木等地物點(diǎn)被判為地面點(diǎn)。

    圖2為利用形態(tài)學(xué)算子濾波操作濾除點(diǎn)云的效果。圖中紅色部分為地面點(diǎn),占42%;灰色部分為地物點(diǎn),占58%。

    圖2 地面提取Fig.2 Ground Extraction

    1.4 點(diǎn)云語(yǔ)義提取

    本文基于實(shí)驗(yàn)環(huán)境的關(guān)系,選取樹(shù)木作為語(yǔ)義提取對(duì)象,需要用到點(diǎn)云分割算法。

    首先,采用歐氏聚類(lèi)算法基于歐氏距離將點(diǎn)云分割成多個(gè)子簇。歐式距離滿足的關(guān)系式為:

    式 中,p的 位 置 為(X p,Y p,Z p);q的 位 置 為(X q,Y q,Z q);X pq、Y pq、Zpq分 別 為p、q兩 點(diǎn) 的 坐 標(biāo)差值。

    然后,采用隨機(jī)采樣一致性分割算法[16]的圓柱面模型遍歷所有子簇,找出含有樹(shù)木的子簇。圓柱的模型表達(dá)式為:

    式中,(a,b,c)是軸線上的一點(diǎn);(d?,e?,f?)為軸線的方向向量;r為半徑;(x,y,z)為圓柱面上任一點(diǎn)。

    提取點(diǎn)云中的樹(shù)木之后,還需設(shè)置語(yǔ)義參考點(diǎn),確定其位置信息。假設(shè)軸線與水平方向的夾角無(wú)限接近90°時(shí),可統(tǒng)一選取軸線上z=0的點(diǎn)(即樹(shù)木中心)作為語(yǔ)義參考點(diǎn),其平面坐標(biāo)(x,y)為:

    式(4)中各量的意義與式(3)相同。

    語(yǔ)義提取出的參考點(diǎn)具有精確的位置信息,完成了從三維的、無(wú)序的、不規(guī)則的稀疏點(diǎn)云到二維的位置信息的樹(shù)木中心的語(yǔ)義抽象。

    三維稀疏點(diǎn)云轉(zhuǎn)換成二維的位置信息,從信息多樣性角度來(lái)看會(huì)造成信息的少量損失,但從配準(zhǔn)的角度看,本文的靜態(tài)目標(biāo)特征穩(wěn)定,配準(zhǔn)效率能大幅提升,同時(shí)保持可靠的位置精度。因?yàn)長(zhǎng)iDAR數(shù)據(jù)采集技術(shù)的局限性造成LiDAR不會(huì)在連續(xù)兩個(gè)時(shí)刻掃描到同一點(diǎn),但LiDAR的測(cè)程大及垂直方向的視場(chǎng)角寬,相鄰時(shí)刻掃描到同一顆靜止的樹(shù)的概率遠(yuǎn)高于掃描到單個(gè)點(diǎn)的概率,因此基于靜態(tài)的樹(shù)木中心的配準(zhǔn)穩(wěn)定性非常高。點(diǎn)云語(yǔ)義提取處理結(jié)果如圖3所示,樹(shù)木提取準(zhǔn)確率可達(dá)90%。

    圖3 語(yǔ)義提取結(jié)果Fig.3 Semantic Extraction Results

    1.5 語(yǔ)義地圖定位

    基于語(yǔ)義地圖的定位方法屬于全局語(yǔ)義定位方式。語(yǔ)義地圖中存儲(chǔ)著樹(shù)木(路標(biāo))中心的平面位置信息,并對(duì)LiDAR當(dāng)前位置上掃描的點(diǎn)云進(jìn)行語(yǔ)義提取得到語(yǔ)義幀,語(yǔ)義幀中存儲(chǔ)的也是樹(shù)木中心平面位置。將全局語(yǔ)義地圖和當(dāng)前位置生成的語(yǔ)義幀進(jìn)行配準(zhǔn),得出兩者之間的旋轉(zhuǎn)平移關(guān)系,即可確定當(dāng)前時(shí)刻LiDAR在全局坐標(biāo)系下的位置。

    配準(zhǔn)算法是語(yǔ)義地圖定位的關(guān)鍵一步??紤]到語(yǔ)義幀中語(yǔ)義目標(biāo)特征比較稀疏,本文在配準(zhǔn)時(shí)采用迭代最近點(diǎn)(iterative closset point,ICP)算法進(jìn)行配準(zhǔn)定位[17]。ICP算法根據(jù)已知的全局語(yǔ)義地圖和當(dāng)前時(shí)刻的語(yǔ)義幀,基于最小二乘法及距離誤差最小的收斂準(zhǔn)則,重復(fù)選擇兩者的對(duì)應(yīng)關(guān)系點(diǎn)對(duì),直到找出滿足收斂準(zhǔn)則的最優(yōu)旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣t。誤差函數(shù)E(R,t)為:

    式中,mi、ni為全局語(yǔ)義地圖和語(yǔ)義幀的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì);k為對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)的個(gè)數(shù)。

    根據(jù)ICP配準(zhǔn)得到兩者的旋轉(zhuǎn)和平移關(guān)系,能將語(yǔ)義幀的位姿轉(zhuǎn)換到全局語(yǔ)義地圖的坐標(biāo)基準(zhǔn)下,數(shù)學(xué)關(guān)系為:

    式中,X s為當(dāng)前時(shí)刻的位姿;X m為L(zhǎng)iDAR在全局坐標(biāo)系下的位姿。

    選取兩幀點(diǎn)云,本文做了對(duì)比實(shí)驗(yàn):①基于原始點(diǎn)云的ICP配準(zhǔn)(見(jiàn)圖4);②基于二維樹(shù)中心的ICP配準(zhǔn)(見(jiàn)圖5)。比較其配準(zhǔn)的(平移)結(jié)果和耗時(shí),結(jié)果如表1、表2所示。

    圖4 基于原始點(diǎn)云的ICP配準(zhǔn)Fig.4 ICP Registration Based on Original Point Cloud

    圖5 基于二維樹(shù)中心的ICP配準(zhǔn)Fig.5 ICP Registration Based on Two-Dimensional Tree Center

    表1 配準(zhǔn)結(jié)果/mTab.1 Registration Results/m

    表2 耗時(shí)結(jié)果/sTab.2 Time-Consuming Results/s

    由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,實(shí)驗(yàn)②相比于實(shí)驗(yàn)①在靜態(tài)環(huán)境下的配準(zhǔn)耗時(shí)減少了46.1%;配準(zhǔn)結(jié)果方面,可看出兩者在X和Y兩個(gè)維度的平移(定位)誤差控制在0.2 m之內(nèi)。由此可知,本文提出的定位方法在算法耗時(shí)上有顯著提升,這對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理有著較大的優(yōu)勢(shì),同時(shí)也能給出可靠的定位結(jié)果。

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    本文使用的語(yǔ)義地圖是在開(kāi)源SLAM框架-hdl_graph_slam[4]基礎(chǔ)上,編寫(xiě)語(yǔ)義提取模塊,構(gòu)建的全局語(yǔ)義地圖。本文選取的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景為武漢大學(xué)信息學(xué)部求是一路旁田徑場(chǎng)四周的林蔭大道。數(shù)據(jù)采集設(shè)備為鐳神16線混合固態(tài)激光雷達(dá),數(shù)據(jù)采集路程全長(zhǎng)共544.62 m。圖6為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,紅色箭頭方向代表數(shù)據(jù)采集方向。

    圖6 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景及路徑Fig.6 Experimental Scene and Path

    本文基于語(yǔ)義地圖定位的思想和方法,選取3個(gè)實(shí)驗(yàn)算例進(jìn)行定位結(jié)果分析。3個(gè)算例對(duì)應(yīng)的位置分別為:①求是一路體育場(chǎng)旁;②求是二路學(xué)生宿舍二舍旁;③一號(hào)教學(xué)樓正面靠近求是二路旁。定位結(jié)果如圖7所示。

    圖7 3個(gè)算例定位結(jié)果Fig.7 Positioning Results of Three Examples

    圖7中,黑色點(diǎn)為地圖點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)相應(yīng)樹(shù)木中心的平面坐標(biāo),共計(jì)142個(gè)點(diǎn)。

    算例①,在該掃描位置上進(jìn)行語(yǔ)義提取,共提取到8個(gè)點(diǎn)(圖7中紅色點(diǎn)),其中7個(gè)點(diǎn)為樹(shù)木的平面坐標(biāo),且與地圖點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)。在全局坐標(biāo)系下,該位置坐標(biāo)的真值為(61.843,-53.776)m,本文的定位結(jié)果為(61.544,-53.685)m。

    算例②,共提取到11個(gè)點(diǎn)(圖7中綠色點(diǎn)),其中9個(gè)點(diǎn)為樹(shù)木的平面目標(biāo)并與地圖點(diǎn)對(duì)應(yīng)。在全局坐標(biāo)系下,該位置坐標(biāo)真值為(121.958,60.712)m,本文的定位結(jié)果為(122.646,60.476)m。

    算例③,共提取到7個(gè)點(diǎn)(圖7中洋紅色點(diǎn)),這7個(gè)點(diǎn)為樹(shù)木的平面目標(biāo)并與地圖點(diǎn)對(duì)應(yīng)。在全局坐標(biāo)系下,該位置坐標(biāo)真值為(-24.793,154.33)m,本文的定位結(jié)果為(-24.848,154.431)m。

    3個(gè)算例的語(yǔ)義提取結(jié)果如表3所示,定位結(jié)果與真值的誤差如表4所示。

    表3 3個(gè)算例語(yǔ)義提取結(jié)果Tab.3 Semantic Extraction Results ofThree Examples

    表4 3個(gè)算例定位誤差/mTab.4 Positioning Errors of Three Examples/m

    由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,本文的方法是可行的,且使用到的靜態(tài)特征是穩(wěn)定的,能夠提供一個(gè)穩(wěn)定的全局絕對(duì)位置。未來(lái)若要提高定位精度,可從兩個(gè)方向進(jìn)行優(yōu)化:

    1)使用更高精度的并且包含更豐富語(yǔ)義信息的地圖?,F(xiàn)階段使用的語(yǔ)義地圖,是借助語(yǔ)義激光SLAM構(gòu)建的,它存在誤差積累問(wèn)題,長(zhǎng)時(shí)間會(huì)影響環(huán)境地圖的精度。另外,地圖包含的語(yǔ)義信息更豐富,那么一定程度上語(yǔ)義定位精度也會(huì)增加。

    2)優(yōu)化語(yǔ)義提取算法。本文雖已成功實(shí)現(xiàn)提取樹(shù)木的中心的平面位置,但此種方法還有一定的局限性,例如當(dāng)樹(shù)木的軸線與水平面的夾角是銳角時(shí),提取到的樹(shù)心平面位置就會(huì)存在誤差,未來(lái)還需要找出方法進(jìn)行約束。此外,語(yǔ)義提取算法的結(jié)果對(duì)閾值(角度閾值、距離閾值等)比較敏感,閾值的波動(dòng)也會(huì)影響語(yǔ)義提取出的樹(shù)木的數(shù)量和中心坐標(biāo)的數(shù)據(jù)質(zhì)量,進(jìn)而影響定位結(jié)果的精度。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出利用全局語(yǔ)義地圖進(jìn)行LiDAR定位,利用形態(tài)學(xué)濾波算法進(jìn)行地面點(diǎn)云分離,利用歐式分割算法和采樣一致性分割算法提取出穩(wěn)定的靜態(tài)目標(biāo)語(yǔ)義信息,與已知的全局語(yǔ)義地圖配準(zhǔn),得到LiDAR的絕對(duì)位置信息,同時(shí)也可以發(fā)揮傳統(tǒng)地圖資源的使用價(jià)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法是可行的并且能夠提供可靠的全局定位結(jié)果。本文是語(yǔ)義地圖應(yīng)用于智能移動(dòng)機(jī)器人自主定位領(lǐng)域的一個(gè)探索,未來(lái)隨著點(diǎn)云算法的優(yōu)化,語(yǔ)義地圖將表達(dá)更豐富多樣的場(chǎng)景語(yǔ)義信息,智能移動(dòng)機(jī)器人也就能應(yīng)對(duì)更具挑戰(zhàn)化的自主定位和導(dǎo)航任務(wù)。

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