一种低成本激光测量数据的优化方法与流程

本发明涉及一种低成本激光测量数据的优化方法，本发明属于移动机器人激光导航领域。

背景技术：

随着自动化技术快速发展，工厂生产线上使用自动化机器设备代替人力的趋势越来越明显。在移动机器人领域，机器人需要各种传感器来感知外界。机器人如何在一定环境内自主的运动行走，是长久以来一直研究的课题。

现有技术中，较为成熟的是2d—slam，在一个平面上通过传感器获得距离信息，依靠算法建立整个地图，并在地图中可以从任意a点规划路径，走到b点。在这其中，传感器扮演着及其重要的角色，它就是机器人的眼睛，是整个slam行为的基础。传感器的类型多种多样，最常见的是激光，还有超声、深度相机等。其中激光因为数据精度高，扫描角度大成为2d—slam的首选传感器。

用于导航的激光传感器厂家著名的有sick，北洋等几个厂家，这些激光传感器动辄几万元，一般都是工业场合使用，消费类产品由于成本原因只能望而却步。但是近些年来低成本激光雷达开始在市场上涌现，例如rplidar等，价格可以达到千元级别。虽然技术参数等级也较低，但是应用在一些要求不高的场合还是可以的，具有极高的性价比。

低成本激光传感器在激光测量精度和测量频率上性能都较低，在建立地图时就会带来不利的影响。以某款rplidar为例，测量的分辨率能达到1°，测量范围为8m。而在建立5cm精度的栅格地图时，如图1所示，在8m的最大距离上，5cm栅格对应角度约为5*360/800/3.1415926/2＝0.358°，激光传感器的最小分辨率也不能达到要求。如图2所示，在一个典型的规则环境中，激光的初始扫描结果会产生8m范围内扫不到的区域，形成散射状的很多属性为未知的栅格块。在激光传感器随机器人运动之后，这些区域才可能被扫到，这些栅格在地图上才能被更新。但是机器人移动是需要知道位移，而这又需要激光数据的匹配算法支持。所以如果能从激光数据层面就改善此问题，是真正对建图的精度和完整性大有帮助。

技术实现要素：

本发明旨在解决上述现有技术中存在的问题，提出一种可控的周期性采样的方式采集激光数据的方法，相邻的每圈采样点不同，变相提高低成本激光角分辨率的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种低成本激光测量数据的优化方法，将激光传感器采集频率与激光马达的转速结合起来，采集激光数据，包括以下步骤：

选择采样间隔点，使采样间隔点不能被360°整除；

调节马达转速，控制pwm的输出占空比，使得实际的采样间隔均值达到选择的采样间隔点的值。

所述选择采样间隔点包括以下步骤：

使360*h/(采样点间隔*h)不能整除，(采样点间隔*h)作为整数中含有不能被360*h整除的质数；该质数决定经过n圈之后，采样点再回到初始点。h表示使采样间隔成为整数所需扩大的倍数。

所述h为10。

相邻圈的采样点不重合。

选择采样间隔时，(采样点间隔*h)中含有7，同时不能包含其他不能被360*h整除的质数。

所述采样点间隔为1.4°。

本发明具有以下有益效果及优点：

本发明考虑到现有低成本激光传感器在各个方面的性能限制，在现有条件基础上提出一种刻意选择采样间隔的方法，使得相邻圈的采样点是错开的，经过n圈之后，采样点再回到初始点。此时相当于角分辨率提高n倍，而转速不用降很多，动态灵敏性不受影响。在2d-slam建图的应用中，不用移动机器人就能提供更高更准确的环境，使得在有效扫描距离范围内的栅格，都能直接得到属性的更新。

附图说明

图1为低成本激光在8m距离上与5cm栅格角度关系示意图；

图2为现有低成本激光在有效测距范围内有不能更新的栅格问题示意图；

图3为激光传感器三角测距原理示意图；

图4选择采样点角度间隔1.4°例子的多圈采样点交错示意图；

其中，1激光，25cm栅格，3环境轮廓，4不能被更新的栅格区域，5发射管，6接收器，7距离不等的反射面。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明主要使用在期望刷新率附近选择适当采样间隔的方法，使得激光传感器在匀速旋转的过程中，相隔圈有角度差，并在可观的圈数呢完成整个循环又回到初始角度，这样不会总是重复采集同样角度的点或者随机点，变相提高角分辨率的，同时也不会明显降低对相同点重复采样的频率。

低成本激光一般都是采用三角测距的办法，如图3所示，发射管5发射激光，在遇到物体7之后反射。距离不同，在视觉传感器6上激光反射后的入射点也不同。简单几何运算后，即可计算出物体7的距离。

低成本激光传感器由于选用的器件性能限制，其视觉传感器采集并处理反射光电计算出距离数据，这个过程一般能达到2000到4000hz。如果激光旋转周期为10hz，则每360°的采样点为200到400个。激光的转速是由pwm控制的，激光的视觉传感器采集并处理得到数据后，将当时的激光马达的码盘信息组合在一起，算作一个激光数据点。一般情况下，激光采集频率和激光马达转速是相互独立的，激光马达的转速用户都自己可控，如果转速降一半，则每圈的采集数据点加倍，这样也可以增加角分辨率，缺点是刷新频率下降。

本发明中将激光采集频率与激光马达的转速结合起来，实现可控的周期性采样的方式采集激光数据的方法，选择适当的采样间隔点，使得采样间隔点并不能被360°整除，这样就使得相邻圈的采样点是错开的，经过n圈之后，再回到初始点。

低成本激光的码盘也是低成本，一般精度只能达到0.1°。那么在采样点间隔的选择上就只能精确到0.1°上。欲使得采样间隔点并不能被360°整除，即3600/(采样点间隔*10)不能整除，(采样点间隔*10)作为整数中要含有不能被3600整除的质数成分。而这个质数成分是又决定了经过多少圈之后，采样点再回到初始点。

不能被3600整除的最小质数为7，所以在选择采样间隔时，(采样点间隔*10)中要含有7，同时也不能包含其他不能被3600整除的质数成分，这样才能使得相邻圈的采样点是错开的，经过7圈(马达转圈)之后，采样点再回到初始点。此时相当于角分辨率提高7倍，而转速不用降7倍，动态灵敏性不受影响。

再选择适当的采样间隔后，使用pid方式调节马达转速，控制pwm的输出占空比(pid的输入是选择的采样间隔，反馈是实际采样间隔均值。计算的输出的pwm占空比)使得实际的采样间隔均值达到选择的值。

采样间隔的具体选择是根据需求来定。需求从两个角度：如果需求从帧刷新频率来定(即转速)，那么我们可以在要求转速的附近找到一个合适的采样间隔，在转速变化很小的情况下，明显提高分辨率。如果需求从分辨率来定，那么我们可以在维持分辨率的同时显著提高帧的刷新率，提高对动态障碍变化的响应。

以采样频率2000hz的激光为例，选择采样点间隔为1.4°，(1.4*10)＝14＝2*7，其中2可以被3600整除，7不能，符合我们选择采样间隔的原则。此时电机转速应为2000*1.4/360＝7.7778hz。如图4所示，设采样第一个点角度为0°，则在第259个采样点角度为361.2°，即1.2°，这是第2圈的第一个点。可推第3圈的第一个点角度1.0°，第四圈0.8°，第五圈0.6°，第六圈0.4°，第七圈0.2°，而第八圈又回到0°。这样7圈为整个一个循环，在实现角分辨率0.2°的效果基础上，相比直接选择0.2度为采样点间隔的马达转速只有1.111hz，有着更快的刷新率，对周围环境的动态变化能够更快的反应。