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    基于2D旋轉(zhuǎn)激光的室內(nèi)3D-SLAM

    2022-09-06 03:13:04
    測(cè)繪地理信息 2022年4期
    關(guān)鍵詞:角點(diǎn)位姿平面

    羅 磊 談 彬 姚 劍 李 禮

    1武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢,430079

    同步定位與構(gòu)圖(simultaneous location and mapping,SLAM)是機(jī)器人利用傳感器感知周?chē)h(huán)境,同時(shí)構(gòu)建周?chē)貓D和確定自身位置的技術(shù),廣泛應(yīng)用于智能家居、會(huì)場(chǎng)服務(wù)、快遞物流、VR、AR、文物保護(hù)等領(lǐng)域[1]。激光SLAM是利用激光傳感器作為數(shù)據(jù)源的SLAM系統(tǒng),具有精度高、測(cè)距遠(yuǎn)、不受光照影響、直接獲取坐標(biāo)等特點(diǎn),可快速進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別定位和構(gòu)建高精度環(huán)境地圖[2]。對(duì)于室內(nèi)激光SLAM,2D-SLAM系統(tǒng)相對(duì)成熟,出現(xiàn)了一些經(jīng)典算法,如:Gmapping算法[3]、Hectormap算法[4]、Cartographer算法[5]等。但由于2D地圖缺乏3D信息表達(dá),不能滿足樓梯、不同樓層等場(chǎng)景表達(dá)需求,需要一個(gè)3D激光SLAM解決方案。

    Trevor等[6]利用2D激光傳感器和RGBD相機(jī)組合采集場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù),在2D-SLAM基礎(chǔ)上結(jié)合平面約束進(jìn)行3D-SLAM,但由于RGBD相機(jī)測(cè)距短,僅適用小尺度場(chǎng)景。Geneva等[7]利用多線激光傳感器和慣性測(cè)量單元(inertial measurement unit,IMU)提出了一種無(wú)歧義平面表達(dá)方式的平面SLAM系統(tǒng);文獻(xiàn)[8,9]提出的室內(nèi)背包系統(tǒng),采用多線激光與慣導(dǎo)組合的背包式設(shè)備,可快速進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取。這兩種解決方案由于采用價(jià)格昂貴的多線激光傳感器,在很多應(yīng)用場(chǎng)景中存在局限性,因此一些學(xué)者開(kāi)始研究使用低成本的2D激光傳感器進(jìn)行3D-SLAM的研究。經(jīng)典激光SLAM算法LOAM(LiDAR odometry and mapping)[10],采用IMU預(yù)積分,與旋轉(zhuǎn)2D激光傳感器松耦合,提取場(chǎng)景平面點(diǎn)和角點(diǎn)作為特征進(jìn)行室內(nèi)外SLAM。但在室內(nèi)場(chǎng)景中,LOAM較依賴IMU,存在對(duì)較大變形敏感、易跟蹤丟失的問(wèn)題。本文探索僅使用一個(gè)2D激光傳感器,不借助其他傳感器,進(jìn)行穩(wěn)定魯棒的室內(nèi)3DSLAM。相比于3D傳感器,采集的數(shù)據(jù)少,場(chǎng)景采集頻率低,幀內(nèi)易存在較大變形。

    1 低成本室內(nèi)3D-SLAM系統(tǒng)

    數(shù)據(jù)采集硬件是由電機(jī)帶動(dòng)2D激光傳感器繞前向軸旋轉(zhuǎn)的低成本數(shù)據(jù)采集裝置,如圖1所示。2D激光傳感器采用Hokuyo UTM-30LX,視場(chǎng)角達(dá)270°,點(diǎn)位分辨率0.25°,一條掃描線可獲取1 081個(gè)場(chǎng)景點(diǎn),采集頻率40 Hz。電機(jī)繞前向軸以180°/s的速度帶動(dòng)激光傳感器旋轉(zhuǎn),每秒鐘40條掃描線(稱(chēng)為一幀)可覆蓋整個(gè)3D場(chǎng)景。

    圖1 硬件設(shè)備示意圖Fig.1 Hardware Equipment Diagram

    基于此采集設(shè)備,本文提出了一種利用平面和面交線特征魯棒抗形變的室內(nèi)3D-SLAM算法,流程如圖2所示,包括特征提取、特征匹配、位姿優(yōu)化、地圖表達(dá)等部分。

    圖2 本文算法流程圖Fig.2 Flow Chart of Algorithm

    1.1 特征提取與表達(dá)

    在室內(nèi)場(chǎng)景中,廣泛存在大量平面結(jié)構(gòu),如墻面、地面、屋頂?shù)龋勺鳛樘卣骷s束。但當(dāng)遇到長(zhǎng)走廊等易退化的場(chǎng)景,平面約束往往不足,可通過(guò)面交線進(jìn)行有效場(chǎng)景約束,如門(mén)框邊線、柱子角線等。本文中采用有界平面和相鄰平面相交線段(面交線)作為特征,具有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息,能夠穩(wěn)定有效表達(dá)場(chǎng)景特征,一定程度上克服場(chǎng)景約束不足、幀內(nèi)變形大的情況,如圖3所示。

    圖3 特征提取示意圖Fig.3 Feature Extraction Diagram

    對(duì)于一條掃描線,首先利用種子點(diǎn)增長(zhǎng)算法快速提取直線段;然后計(jì)算相鄰直線交點(diǎn)作為角點(diǎn)。利用掃描線間的相鄰關(guān)系,直線段區(qū)域增長(zhǎng),快速生成場(chǎng)景平面,得到平面特征[11,12]。該平面提取方法依據(jù)掃描線特有鄰接結(jié)構(gòu),可快速提取場(chǎng)景平面,滿足SLAM系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求。平面特征表達(dá)為P=[p,n,E],其中p表示平面質(zhì)點(diǎn),n表示指向背離激光傳感器方向的平面法向量,E表示平面邊界點(diǎn),構(gòu)建有邊界的平面特征。

    平面特征提取后,可利用角點(diǎn)快速提取面交線特征。在一條掃描線中,利用構(gòu)成角點(diǎn)的兩條相鄰直線所屬平面描述角點(diǎn)屬性,即該角點(diǎn)與那些平面相連接。將具有相同屬性的角點(diǎn)進(jìn)行直線擬合即可得到面交線特征,表示為:L=[pstart,pend,iP1,iP2],其中pstart,pend表示線段兩端點(diǎn),iP1,iP2索引面交線連接的平面。該角點(diǎn)提取方式相較于LOAM,具有更強(qiáng)的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息,可有效表征場(chǎng)景結(jié)構(gòu)骨架信息,有利于特征匹配和單幀形變?nèi)コ?/p>

    1.2 特征匹配

    平面特征與面交線特征匹配采用先剔除錯(cuò)誤匹配,再挑選最優(yōu)匹配的策略。對(duì)于平面特征匹配,記當(dāng)前平面為Pi,地圖平面為質(zhì)心到的距離設(shè)為;Pi與的法向量夾角為;Pi與的面積和Pi投影到的重疊面積分別表示為Si、Sj和Sij,則兩平面的重疊率。則平面匹配策略可表示為:

    在滿足后3個(gè)條件的前提下,選擇代價(jià)最小的匹配作為最終匹配。其中,依據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)為0.5m,設(shè)為π/6,設(shè)為0.4。

    面交線特征匹配策略與平面匹配類(lèi)似。記當(dāng)前面交線為L(zhǎng) i,地圖面交線特征為質(zhì)心到的距離設(shè)為;L i與的法向量夾角;設(shè)面交線長(zhǎng)度為M,則兩面交線重疊率為;面交線對(duì)應(yīng)平面的法向量之和單位化后表示為N LP,則用表征面交線的面朝向相似性。則面交線匹配策略可表示為:

    式中,依據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)為0.8 m;和設(shè)為π/5;設(shè)為0.1。

    本文中的特征表達(dá)具有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)信息,不同結(jié)構(gòu)間差異大,可有效減少錯(cuò)誤匹配,即使單幀內(nèi)有較大變形,仍可以進(jìn)行穩(wěn)健的特征匹配。

    1.3 分級(jí)位姿優(yōu)化

    本文位姿優(yōu)化采用由粗到精,逐步優(yōu)化的分級(jí)位姿優(yōu)化策略,可在保證精度的前提下,減少計(jì)算量,保證算法的實(shí)時(shí)性。分級(jí)位姿優(yōu)化策略分為3部分,分別為單幀粗略估計(jì)運(yùn)動(dòng)變形、幀內(nèi)線性位姿優(yōu)化、地圖B樣條精細(xì)優(yōu)化。

    由于數(shù)據(jù)采集頻率為1 Hz,在采集數(shù)據(jù)時(shí),平移速度不超過(guò)0.7 m/s、旋轉(zhuǎn)不超過(guò)40°/s,因此單幀內(nèi)可能具有較大變形。首先將局部地圖轉(zhuǎn)換到當(dāng)前幀坐標(biāo)系下,通過(guò)提取當(dāng)前幀后0.5 s的角點(diǎn)特征(不超過(guò)100個(gè))與局部地圖角點(diǎn)快速I(mǎi)CP(iterative closest point)配準(zhǔn)[13],即可獲得當(dāng)前幀的粗略變形,糾正幀內(nèi)較大形變。

    粗略糾正運(yùn)動(dòng)變形后,利用當(dāng)前幀特征與局部地圖的匹配關(guān)系,在當(dāng)前幀內(nèi)部采用勻速運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行位姿優(yōu)化。每條掃描線位姿可表示為:

    式中,Tstart、Tend是李代數(shù)表達(dá)的幀內(nèi)首尾位姿;⊕表示位姿變換操作;t∈[0,1)表示當(dāng)前掃描線在幀內(nèi)的時(shí)間。

    當(dāng)局部地圖積累一些線性優(yōu)化幀后,將局部地圖內(nèi)部采用3次B樣條進(jìn)行光滑精確位姿估計(jì)。為平衡精度和優(yōu)化效率,間隔0.75 s設(shè)置B樣條控制點(diǎn),以0.2 Hz優(yōu)化局部地圖,可獲得光滑連續(xù)軌跡,優(yōu)化局部地圖精度,進(jìn)而減少漂移,提升算法性能。

    勻速假設(shè)和三次B樣條位姿優(yōu)化能量方程同為:

    式中,d(a,b)表示a到b的距離;p s表示平面抽稀點(diǎn);p m表示面交線兩端點(diǎn)。

    1.4 地圖表達(dá)與構(gòu)建

    激光SLAM常規(guī)地圖表達(dá)形式有格網(wǎng)地圖、點(diǎn)云地圖等,存在表達(dá)冗余、無(wú)結(jié)構(gòu)鄰接信息等問(wèn)題。本文結(jié)合自身特征描述特點(diǎn),提出了一種結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景地圖表達(dá)形式。結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景地圖是指由平面和面交線特征及其鄰接關(guān)系構(gòu)建的場(chǎng)景骨架地圖,可以簡(jiǎn)潔有效地表達(dá)場(chǎng)景結(jié)構(gòu),具有很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息,可方便快速進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)和地圖更新,適用于室內(nèi)場(chǎng)景。

    局部地圖采用寬度為8幀的滑動(dòng)窗口保存環(huán)境地圖,通過(guò)結(jié)構(gòu)化特征地圖表達(dá),可有效簡(jiǎn)潔表達(dá)局部環(huán)境[13]。并且平面和面交線等具有全局特性,可有效降低位姿漂移現(xiàn)象。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    2.1 定性對(duì)比實(shí)驗(yàn)

    選取LOAM作為對(duì)比試驗(yàn),去除LOAM中的IMU預(yù)積分部分,便可與本文算法形成對(duì)比。本文采集的一棟寫(xiě)字樓1~5樓的樓梯數(shù)據(jù),該場(chǎng)景數(shù)據(jù)具有較大旋轉(zhuǎn)變形。具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

    圖4 定性對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.4 Results of Qualitative Comparison Experiment

    圖4(a)所示為L(zhǎng)OAM重建結(jié)果,在樓梯轉(zhuǎn)角平臺(tái)處沒(méi)有有效去除旋轉(zhuǎn)變形,地圖變形明顯。由于LOAM角點(diǎn)提取在室內(nèi)環(huán)境中不魯棒,且較依賴IMU提供初始位姿,對(duì)較大的旋轉(zhuǎn)變形不能有效去除。圖4(b)所示為本文算法結(jié)果,地圖重建完好,結(jié)構(gòu)清晰,表明算法具有較強(qiáng)的抗形變能力,可以穩(wěn)定進(jìn)行定位與構(gòu)圖。

    2.2 定量消融實(shí)驗(yàn)

    本部分驗(yàn)證面交線結(jié)構(gòu)約束和多級(jí)位姿優(yōu)化的有效性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)仍采用樓梯數(shù)據(jù)。由于沒(méi)有絕對(duì)位姿真值,本文對(duì)比指標(biāo)參考Razlaw等[14]提出的評(píng)價(jià)點(diǎn)云地圖的平均地圖熵(mean map entropy,MME)和 平 均 平 面 變 量(mean plane variance,MPV),以及采用平面點(diǎn)云到對(duì)應(yīng)平面特征距離的均方根誤差(root mean square error,RMSE)作為定量指標(biāo),這3項(xiàng)指標(biāo)越小,地圖質(zhì)量越好,定位精度越高。MME和MPV計(jì)算公式為:

    式中,Q表示點(diǎn)云總數(shù);qk表示計(jì)算點(diǎn);Σ(qk)表示qk鄰域內(nèi)點(diǎn)云的協(xié)方差;v(qk)表示在qk鄰域內(nèi)點(diǎn)到擬合平面的上四分位距離。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示,由表1可知,面交線作為額外約束,與平面約束相互提升,可提升地圖質(zhì)量。尤其在平面易退化場(chǎng)景,面交線約束可有效減弱退化現(xiàn)象,保證定位精度。通過(guò)B樣條優(yōu)化,可有效提升定位精度,優(yōu)化地圖質(zhì)量,驗(yàn)證了多級(jí)位姿優(yōu)化的有效性。

    表1 定量消融對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Results of Quantitative Ablation Comparison Experimental

    2.3 多場(chǎng)景數(shù)據(jù)集驗(yàn)證

    為驗(yàn)證本文方法在不同室內(nèi)場(chǎng)景進(jìn)行SLAM的有效性和魯棒性,本文采集了9個(gè)不同尺度功能的數(shù)據(jù)構(gòu)建室內(nèi)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集,包括多層樓梯、長(zhǎng)廳、回環(huán)走廊、教學(xué)樓、圖書(shū)館、寫(xiě)字樓、辦公樓、地下車(chē)庫(kù)、居民住宅等多種場(chǎng)景,算法構(gòu)建場(chǎng)景地圖如圖5所示。每個(gè)數(shù)據(jù)的軌跡長(zhǎng)度、幀數(shù)及評(píng)價(jià)結(jié)果如表2所示。評(píng)價(jià)指標(biāo)增加平移誤差和旋轉(zhuǎn)誤差,用于評(píng)價(jià)算法的抗漂移能力,誤差越小抗漂移能力越強(qiáng)。數(shù)據(jù)集中部分有閉環(huán)結(jié)構(gòu),但由于無(wú)絕對(duì)真值位姿,采用起始3幀與最后3幀的點(diǎn)云地圖進(jìn)行ICP配準(zhǔn),獲取閉環(huán)漂移量。

    圖5 室內(nèi)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集Fig.5 Indoor Scene Dataset

    由表2和圖5可知,本文算法對(duì)9組室內(nèi)場(chǎng)景均可魯棒地實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)和構(gòu)建精確環(huán)境地圖。通過(guò)雙線程運(yùn)行(局部地圖B樣條優(yōu)化單獨(dú)線程),可滿足實(shí)時(shí)性需求。其中6組數(shù)據(jù)有閉環(huán)結(jié)構(gòu),平均相對(duì)平移誤差為1.095%,平均相對(duì)旋轉(zhuǎn)誤差為0.086°/m,本算法具有全局性的特征表達(dá)和由粗到精的分級(jí)位姿優(yōu)化策略,因而有較強(qiáng)的抗漂移能力。而對(duì)比算法LOAM,在數(shù)據(jù)集場(chǎng)景極易跟蹤丟失,不能構(gòu)建地圖,無(wú)法通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)衡量,本文算法明顯優(yōu)于LOAM。通過(guò)多場(chǎng)景證明了即使采用低成本采集硬件,本文算法仍可取得不錯(cuò)的效果。

    表2 多場(chǎng)景數(shù)據(jù)集驗(yàn)證結(jié)果Tab.2 Results of Multi-scene Dataset Validation

    3 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)當(dāng)下室內(nèi)激光SLAM系統(tǒng)存在的硬件成本高、室內(nèi)場(chǎng)景定位構(gòu)圖不魯棒的情況,本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種僅依靠低成本2D激光傳感器的數(shù)據(jù)采集設(shè)備,基于該設(shè)備提出了一種基于平面和面交線特征的室內(nèi)3D-SLAM算法,通過(guò)魯棒的特征設(shè)計(jì)、匹配和分級(jí)位姿優(yōu)化策略,可以穩(wěn)定有效地進(jìn)行室內(nèi)定位與構(gòu)圖。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)和多場(chǎng)景數(shù)據(jù)集驗(yàn)證,證明本文算法的有效性、魯棒性,說(shuō)明低成本采集硬件的可行性。

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