(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210828448.7 (22)申请日 2022.07.13 (71)申请人 浙江欣奕华智能科技有限公司 地址 314499 浙江省嘉兴 市海宁市海宁经 济开发区漕河泾路17号5号楼3楼 申请人 北京欣奕华数字科技有限公司 (72)发明人 胡孟宇　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 张文娥 (51)Int.Cl. G06V 20/00(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 移动机器人的激光重定位方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本申请提供了一种移动机器人的激光重定 位方法、 装置、 设备及存储介质， 应用于激光测距 技术领域， 该方法包括： 根据线特征构建第一线 特征集合； 根据激光点云数据的多个点云线特征 构建第二线特征集合； 根据第二线特征集合中第 一点云线段的属性特征， 确定第二线特征集合中 的第二点云线段及第一线特征集合中的第一地 图线段； 通过非线性优化算法对第一地图线 段和 第二点云线段中所确定的若干候选初始点进行 匹配， 得到若干候选初始点的匹配得分； 根据匹 配得分确定最优初始候选点， 并通过最优候选初 始点获得移动机器人的激光重定位位姿结果。 本 申请将激光重定位初始位姿的搜索复杂度从指 数级别降低到线性级别， 优化了重定位过程中的 算力消耗及计算时间。 权利要求书3页 说明书10页 附图5页 CN 115100508 A 2022.09.23 CN 115100508 A 1.一种移动机器人的激光重 定位方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 根据移动机器人遍历的目标环境， 建立 栅格地图； 提取所述栅格地图中特 征线段的线特 征， 并根据所述线特 征构建第一线特 征集合； 利用激光传感器获取当前帧的激光点云数据， 并根据所述激光点云数据的多个点云线 特征构建第二线特 征集合； 根据所述第 二线特征集合中第 一点云线段的属性特征， 确定所述第 二线特征集合中的 第二点云线段及第一线特 征集合中的第一 地图线段； 通过非线性优化算法对所述第一地图线段和所述第二点云线段中所确定的若干候选 初始点进行匹配， 得到若干候选初始点的匹配得分； 根据所述匹配得分确定最优初始候选点， 并通过所述最优候选初始点获得移动机器人 的激光重 定位位姿结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 提取所述栅格地图中特征线段的线特征， 并根据所述线特 征构建第一线特 征集合， 包括： 基于移动机器人当前位置和移动机器人遍历目标环境的激光数据， 得到二维激光地 图； 针对所述 二维激光 地图的无效区域进行去除， 得到栅格地图； 从所述栅格地图中识别所有空间线段； 根据栅格地图的预设阈值与栅格地图中每条空间线段的长度值进行对比， 确定出大于 所述预设阈值的多条 特征线段； 根据所述多条 特征线段的线特 征， 构建所述 栅格地图的第一线特 征集合。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 利用激光传感器获取当前帧的激光点云数 据， 并根据所述激光 点云数据的多个点云线特 征构建第二线特 征集合， 包括： 利用激光传感器获取第一预设位置的激光 点云数据； 对所述第一预设位置的激光点云数据中所有相邻的反射点进行线段拟合， 得到第 一预 设位置对应空间各障碍物的多条固定线段； 根据所述栅格地图的预设阈值与所述第一预设位置的每条固定线段的长度值进行对 比， 确定出长度值大于所述预设阈值的第一选 定线段组； 根据所述第 一选定线段组中每条选定线段的点云线特征， 构建激光点云数据的第 二线 特征集合。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据 所述第一选定线段组中每条选定线段 的点云线特 征， 构建激光 点云数据的第二线特 征集合， 还包括： 当所述第一选定线段组 的选定线段数量未满足提取数量 时， 利用激光传感器获取第 二 预设位置的激光 点云数据； 对所述第二预设位置的激光点云数据中所有相邻的反射点进行线段拟合， 得到第 二预 设位置对应空间各障碍物的多条固定线段； 根据所述栅格地图的预设阈值与所述第二预设位置的所述每条固定线段的长度值进 行对比， 确定出长度值大于所述预设阈值的第二选 定线段组； 根据所述第 一选定线段组和所述第 二选定线段组中每条选定线段的点云线特征， 构建 激光点云数据的第二线特 征集合。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115100508 A 25.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述第二线特征集合中第 一点云线段 的属性特征， 确定所述第二线 特征集合中的第二点云线段及第一线特征集合中的第一地图 线段， 包括： 针对所述第 二线特征集合中最长的第 一点云线段， 从所述第 二线特征集合中选取次长 的第二点云线段； 计算所述第 一点云线段和所述第 二点云线段之间的实际距离和姿态角， 并将计算的实 际距离和姿态角作为所述两条点云线段的相对位置 关系， 所述姿态角包括： 俯仰角、 横滚角 和航向角； 从所述第一线特征集合中查找与 所述第一点云线段和/或所述第 二点云线段的相对位 置关系方位 一致的第一 地图线段。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 通过非线性优化算法对所述第 一地图线段 和所述第二点云线段中所确定的若干候选初始 点进行匹配， 得到若干候选初始 点的匹配得 分， 包括： 根据所述第一点云线段或所述第二点云线段的长度和姿态角与从所述第一线特征集 合中选取 的第一地图线段 的长度和姿态角进行逐一对比， 且对比结果在位置误差范围内， 得到所述选取的第一 地图线段中若干候选初始点； 通过非线性优化算法对所述选取的第 一地图线段中若干候选初始点进行线性化匹配， 得到若干候选初始点的匹配得分。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述匹配得分确定最优初始候选点， 并通过所述最优候选初始点获得移动机器人的激光重 定位位姿结果， 包括： 通过非线性优化算法计算出最高的匹配得分， 并将最高的匹配得分作为最优初始候选 点； 根据所述最优初始候选点对应的位置坐标和姿态角， 确定移动机器人的激光重定位位 姿结果。 8.一种用于移动机器人的激光重 定位装置， 其特 征在于， 所述激光重 定位装置包括： 建立地图模块， 用于根据移动机器人遍历的目标环境， 建立 栅格地图； 第一提取模块， 用于提取所述栅格地图中特征线段的线特征， 并根据所述线特征构建 第一线特 征集合； 第二提取模块， 用于利用激光传感器获取当前帧的激光点云数据， 并根据所述激光点 云数据的多个点云线特 征构建第二线特 征集合； 确定模块， 用于根据所述第二线特征集合中第一点云线段的属性特征， 确定所述第二 线特征集合中的第二 点云线段及第一线特 征集合中的第一 地图线段； 匹配模块， 用于通过非线性优化算法对所述第 一地图线段和所述第 二点云线段中所确 定的若干候选初始点进行匹配， 得到若干候选初始点的匹配得分； 重定位模块， 用于根据所述匹配得分确定最优初始候选点， 并通过所述最优候选初始 点获得移动机器人的激光重 定位位姿结果。 9.一种移动机器人设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器， 所述存储器与处理器通信 连接， 所述存储器储存有若干处理器可执行 的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程 序时可实现上述权利要求1至7中任一项所述方法。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115100508 A 3