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移动机器人中激光雷达测距测角标定方法

赵海鹏 杜玉红 丁娟 赵地 史屹君

赵海鹏, 杜玉红, 丁娟, 赵地, 史屹君. 移动机器人中激光雷达测距测角标定方法[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(6): 630002-0630002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0630002
引用本文: 赵海鹏, 杜玉红, 丁娟, 赵地, 史屹君. 移动机器人中激光雷达测距测角标定方法[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(6): 630002-0630002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0630002
Zhao Haipeng, Du Yuhong, Ding Juan, Zhao Di, Shi Yijun. LiDAR ranging angle measurement calibration method in mobile robot[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(6): 630002-0630002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0630002
Citation: Zhao Haipeng, Du Yuhong, Ding Juan, Zhao Di, Shi Yijun. LiDAR ranging angle measurement calibration method in mobile robot[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(6): 630002-0630002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0630002

移动机器人中激光雷达测距测角标定方法

doi: 10.3788/IRLA201948.0630002
基金项目: 

国家自然科学基金(51205288);天津市自然科学基金(153CYBJC18400);天津市科技支撑计划重点项目(16YFZCSY00860);国家大学生创新创业训练项目(201810058042)

详细信息
    作者简介:

    赵海鹏(1992-),男,硕士生,主要从事机器人智能控制方面的研究。Email:haipeng_1227@163.com

  • 中图分类号: TP242.6

LiDAR ranging angle measurement calibration method in mobile robot

  • 摘要: 针对目前移动机器人对环境地图构建精度低的问题,分别提出了激光雷达测距、测角的标定方法。通过误差传播定律分析引起激光雷达的测距误差因素,可知激光雷达测距误差主要是由回波强度和测量距离引起的,推导出测距误差修正模型。通过分析激光雷达测角误差因素,针对机械扫描轴与几何旋转中心偏心引起的误差,提出了一种三角形标定方法,建立测角误差修正模型。根据激光雷达测距、测角误差修正模型修改移动机器人坐标转换系统。实验结果表明,测距标定使平面障碍物数据纵坐标差值的标准差提高了30%~60%,接近物体真实几何特征;测角标定方法使障碍物数据的重合效果提高了30%,标定方法提高了移动机器人地图构建的精度。
  • [1] Singh N H, Thongam K. Mobile robot navigation using MLP-BP approaches in dynamic environments[J]. Arabian Journal for Science Engineering, 2018, 43:1-16.
    [2] Lamini C, Benhlima S, Elbekri A. Genetic algorithm based approach for autonomous mobile robot path planning[J]. Procedia Computer Science, 2018, 127:180-189.
    [3] Jian M, Tang M, Zhang C, et al. Indoor mobile robot map construction based on improved linear feature extraction algorithm[J]. Computer Engineering, 2018, 44(1):23-29.
    [4] Chen Q. Research on simultaneous localization and map construction of mobile robot based on adaptive method[J]. Microcomputer Applications, 2018, 3:24-28.
    [5] Han Wei. Autonomous navigation of multi-sensor based crawler robot in outdoor environment[D]. Dalian:Dalian University of Technology, 2017. (in Chinese) 韩伟. 室外环境基于多传感器履带式机器人自主导航[D]. 大连:大连理工大学, 2017.
    [6] Xiang Zhiyu. Fast 3D scanning laser radar system design and calibration[J]. Journal of Zhejiang University(Engineering Science), 2006, 40(12):2130-2133. (in Chinese) 项志宇. 快速三维扫描激光雷达的设计及其系统标定[J]. 浙江大学学报(工学版), 2006, 40(12):2130-2133.
    [7] Gielsdorf F, Rietdorf A, Gruendig L. A concept for the calibration of terrestrial laser scanners[C]//Proceedings FIG Working Week (on CD-ROM). Athens, Greece:International Federation of Surveyors, 2004.
    [8] Reshetyuk Y. Investigation and calibration of pulsed time-of-flight terrestrial laser scanners[D]. Stockholm:Royal Institute of Technology(KTH), 2006.
    [9] Yu Jinxia, Cai Zixing, Zou Xiaobing, et al. Research on ranging performance of laser scanner in the navigation of mobile robot[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2006, 19(2):356-360. (in Chinese) 于金霞, 蔡自兴, 邹小兵,等. 移动机器人导航中激光雷达测距性能研究[J]. 传感技术学报, 2006, 19(2):356-360.
    [10] Lindner M, Schiller I, Kolb A, et al. Time-of-Flight sensor calibration for accurate range sensing[J]. Computer Vision Image Understanding, 2010, 114(12):1318-1328.
    [11] Ma Hao. Research of error calibration method of airborne lidar system[D]. Jinan:Shandong University of Science and Technology, 2011. (in Chinese) 马浩. 机载激光雷达测量系统误差检校方法研究[D]. 济南:山东科技大学, 2011.
    [12] Wang Guining, Liu Bingyi, Feng Changzhong, et al. Data quality control method for VAD wind field retrieval based on coherent wind lidar[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(2):0230002. (in Chinese) 王贵宁, 刘秉义, 冯长中,等. 相干测风激光雷达VAD风场反演的数据质量控制方法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(2):0230002.
    [13] Du Yuhong, Wei Kunpeng, Shi Yijun, et al. Infrared detection and clustering grey fusion prediction model of water quality turbidity[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(10):1028002. (in Chinese) 杜玉红,魏坤鹏, 史屹君,等. 水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(10):1028002.
    [14] Du Yuhong, Ma Ting, Yang Chengwu, et al. Detection clustering analysis algorithm and system parameters study of the near-point multi-class foreign fiber[J]. Journal of the Textile Institute, 2017, 108(6):1022-1027.
    [15] Luo Le, Wu Changqiang, Lin Jie, et al. Time-domain denoising based on photon-counting LiDAR[J]. Optics and Precision Engineering, 2018, 26(5):1175-1180. (in Chinese) 骆乐, 吴长强, 林杰,等. 基于光子计数激光雷达的时域去噪[J]. 光学精密工程, 2018, 26(5):1175-1180.
    [16] Yang Juqing, Wang Dayong, Dong Dengfeng, et al. Laser measurement based evaluation for orthogonal transformation calibration of robot pose[J]. Optics and Precision Engineering, 2018, 26(8):1985-1993. (in Chinese) 杨聚庆, 王大勇, 董登峰,等. 激光测量标定机器人坐标系位姿变换的正交化解算方法[J]. 光学精密工程, 2018, 26(8):1985-1993.
    [17] Bu Yuming, Du Xiaoping, Zeng Zhaoyang, et al. Development and trend analysis of scannerless 3D imaging ladar[J]. Chinese Optics, 2018, 11(5):711-727. 卜禹铭, 杜小平, 曾朝阳,等. 无扫描激光三维成像雷达研究进展及趋势分析[J]. 中国光学, 2018, 11(5):711-727.
    [18] Wen Ya, Wu Chunting, Yuan Zerui, et al. Research progress of far-infrared solid state lasers[J]. Chinese Optics, 2018, 11(6):889-900. (in Chinese) 温雅, 吴春婷, 袁泽锐, 等. 远红外固体激光器研究进展[J]. 中国光学, 2018, 11(6):889-900.
  • [1] 张容川, 王筱晔, 张洪玮, 刘晓英, 王希涛, 秦胜光, 尹嘉萍, 王琪超, 吴松华.  多普勒激光雷达近地面飞机尾涡反演方法优化 . 红外与激光工程, 2023, 52(11): 20230160-1-20230160-13. doi: 10.3788/IRLA20230160
    [2] 刘敬, 金伟其, 阙开良.  一种基于重叠因子的同轴警戒激光雷达动态范围压缩方法 . 红外与激光工程, 2023, 52(10): 20230027-1-20230027-10. doi: 10.3788/IRLA20230027
    [3] 王世强, 孟召宗, 高楠, 张宗华.  激光雷达与相机融合标定技术研究进展 . 红外与激光工程, 2023, 52(8): 20230427-1-20230427-14. doi: 10.3788/IRLA20230427
    [4] 蒋筱朵, 赵晓琛, 冒添逸, 何伟基, 陈钱.  采用传感器融合网络的单光子激光雷达成像方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(2): 20210871-1-20210871-7. doi: 10.3788/IRLA20210871
    [5] 杨彬, 莫祖斯, 刘海姣, 卜令兵.  大气探测激光雷达突变信号处理方法研究(特邀) . 红外与激光工程, 2022, 51(1): 20211117-1-20211117-9. doi: 10.3788/IRLA20211117
    [6] 黄宜帆, 贺岩, 胡善江, 侯春鹤, 朱小磊, 李凯鹏, 刘芳华, 陈勇强, 郭守川.  海洋激光雷达图像处理提取海水深度的方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(6): 20211034-1-20211034-8. doi: 10.3788/IRLA20211034
    [7] 张楠, 孙剑峰, 姜鹏, 刘迪, 王鹏辉.  激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法 . 红外与激光工程, 2020, 49(1): 0105004-0105004(8). doi: 10.3788/IRLA202049.0105004
    [8] 龚道然, 李思宁, 姜鹏, 刘迪, 孙剑峰.  激光雷达三维距离像超分辨重构方法研究 . 红外与激光工程, 2020, 49(8): 20190511-1-20190511-7. doi: 10.3788/IRLA20190511
    [9] 王琦, 高春峰, 周健, 熊振宇, 聂晓明, 龙兴武.  陆用组合导航中Janus配置的激光多普勒测速仪的标定方法 . 红外与激光工程, 2019, 48(4): 417003-0417003(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0417003
    [10] 邓迁, 吴德成, 况志强, 刘东, 谢晨波, 王英俭.  用于水汽混合比自标定的532 nm/660 nm双波长激光雷达 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1230004-1230004(5). doi: 10.3788/IRLA201847.1230004
    [11] 杜玉红, 王鹏, 史屹君, 王璐瑶, 赵地.  环境特征自适应激光雷达数据分割方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 830001-0830001(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0830001
    [12] 高健, 周安然, 孙东松, 郑俊, 李梓霂, 韩於利.  多普勒激光雷达中种子激光注入的一种鉴别方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(2): 230001-0230001(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0230001
    [13] 马跃, 张文豪, 张智宇, 马昕, 李松.  基于半解析模型的激光测高回波海水海冰波形分类方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(5): 506005-0506005(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0506005
    [14] 李铭, 候佳, 周成林, 舒嵘.  多波束激光雷达的高精度收发配准方法的实验验证 . 红外与激光工程, 2017, 46(7): 730001-0730001(9). doi: 10.3788/IRLA201746.0730001
    [15] 封双连, 强希文, 宗飞, 李志朝, 常金勇, 赵军卫, 吴敏, 江钰.  湍流廓线激光雷达的数据处理方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 220-224.
    [16] 李鹏程, 徐青, 邢帅, 刘志青, 耿迅, 侯晓芬, 张军军.  全局收敛LM 的激光雷达波形数据分解方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(8): 2262-2267.
    [17] 单坤玲, 刘新波, 卜令兵, 郜海阳, 黄兴友.  激光雷达和毫米波雷达的卷云微物理特性的联合反演方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(9): 2742-2746.
    [18] 赵培娥, 罗雄, 曹文勇, 赵彬, 冯立天, 李晓锋, 谭锦, 周鼎富.  应用Zoom FFT方法提高相干测风激光雷达频谱分辨率 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 98-102.
    [19] 孙崇利, 苏伟, 武红敢, 刘睿, 刘婷, 黄健熙, 朱德海, 张晓东, 刘峻明.  改进的多级移动曲面拟合激光雷达数据滤波方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(2): 349-354.
    [20] 梁善勇, 张伟, 王江安, 吴荣华, 马治国.  舰船尾流共轴激光雷达近场抑制比的计算方法 . 红外与激光工程, 2012, 41(8): 2063-2067.
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-01-10
  • 修回日期:  2019-02-20
  • 刊出日期:  2019-06-25

移动机器人中激光雷达测距测角标定方法

doi: 10.3788/IRLA201948.0630002
    作者简介:

    赵海鹏(1992-),男,硕士生,主要从事机器人智能控制方面的研究。Email:haipeng_1227@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(51205288);天津市自然科学基金(153CYBJC18400);天津市科技支撑计划重点项目(16YFZCSY00860);国家大学生创新创业训练项目(201810058042)

  • 中图分类号: TP242.6

摘要: 针对目前移动机器人对环境地图构建精度低的问题,分别提出了激光雷达测距、测角的标定方法。通过误差传播定律分析引起激光雷达的测距误差因素,可知激光雷达测距误差主要是由回波强度和测量距离引起的,推导出测距误差修正模型。通过分析激光雷达测角误差因素,针对机械扫描轴与几何旋转中心偏心引起的误差,提出了一种三角形标定方法,建立测角误差修正模型。根据激光雷达测距、测角误差修正模型修改移动机器人坐标转换系统。实验结果表明,测距标定使平面障碍物数据纵坐标差值的标准差提高了30%~60%,接近物体真实几何特征;测角标定方法使障碍物数据的重合效果提高了30%,标定方法提高了移动机器人地图构建的精度。

English Abstract

参考文献 (18)

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