Page 25 - 电力与能源2022年第三期
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陈艳羚, 等: 复合雷达传感在电缆隧道四足机器人避障中的应用                                   2 5
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              基于各传感器获得的分离观测数据, 通过对数据                           为同一时刻的数据, 之后只需进行数据融合即可,
              多级别、 多方面组合导出需要的数据                 [ 3 ] 。这不仅     而这 3 种传感器 的感知数据都是基于各自的晶
              弥补了单个传感器的劣势, 而且也综合处理了不                           振, 这些晶振之间多少存在一些误差, 因此需要采
              同传感器所采集的数据来提高整个复合雷达传感                            用时间近似同步的方法。此外由于近似同步方法
              系统的精确度       [ 4 ] 。常用的融合算法一般分为前融                处理得到的数据在频率的精确度上可能会存在误
              合算法和后融合算法。前融合算法通过将所有传                            差, 所以需要将多个传感器在某一时刻的数据进
              感器得到的原始数据进行时间同步、 空间同步融合                          行融合。
              在一起, 得到 XYZ 空间数据、 RGB 颜色数据、 激光                       将双目视觉系统、 毫米波雷达、 激光雷达 3 个
              反射值数据、 速度数据等。后融合算法则是每个传                          传感器对于同一个物体得到的数据进行同步后,
              感器都能够独立处理生成数据, 处理器通过对所有                          可以获得该物体在双目视觉系统坐标系、 激光雷

              传感器生成的结果进行融合得到最终的结果。                             达坐标系、 毫米波雷达坐标系中的坐标, 由于经过
                   前融合和后融合算法示意图如图 1 所示。                        了时间近似同步所以 3 组数据的时间戳相同, 因
                                                               此该物体在不同传感器坐标系中的坐标均表示该
                                                               物体的位置, 通过这样的方式就可以得到 3 种传
                                                               感器坐标系之间的转换关系。将多个传感器的感
                                                               知数据时间近似同步后进行融合实现不同传感器
                                                               优势互补, 使四足机器人在面对电缆隧道中复杂
                                                               的工况时也能安全运行。通过前端对复合传感得
                                                               到的数据进行近似同步、 视觉特征提取等处理能
                                                               使四足机器人了解所处环境, 实现四足机器人在
                                                               不规则障碍物遍布、 光线环境差的场景下完成定
                                                               位、 建图以及自主巡检。通过后端对视觉词汇、 雷
                                                               达扫描所得结果进行处理, 可使得四足机器人的
                                                               定位功能进一步优化矫正, 生成栅格地图。
                                                                   电缆隧道中环境光线较差、 无明显标志物、 通
                                                               道较为狭窄且存在楼梯及防火门门槛等, 3 种雷
                                                               达传感系统各自负责对应的方面, 毫米波雷达负
                                                               责近处障碍物的探测和测距, 但鉴于其分辨率不
                                                               高, 便使用双目视觉系统对周围障碍物进行区分、
                                                               识别。毫米波雷达对于远处的探测能力有限, 而
                         图 1  前融合和后融合算法示意图                     激光雷达对远处的探测能力则弥补了这一缺点,
                   复合雷达传感首要问题是解 决 传 感 器 的 标                    收发激光获取四足机器人及目标障碍物的相对位
              定, 由于存在多个传感器且不同传感器安装的位                           置, 即使是在光线较差的环境下也可以实现四足
              置并不相同, 所以为了能够使不同的传感器对同                           机器人的定位。因此, 四足机器人通过激光雷达
              一物体在同一时刻进行数据描述, 需要保证数据                           结合毫米波雷达所得的距离数据, 基于 SLAM 建
              及数据的时间戳能够一一对应。相比单一传感器                            立三维环境模型, 实现对周围环境及障碍物的实
              的标定, 保证不同传感器对同一目标描述的时间                           时监测, 使得四足机器人能在无人控制的环境下
              戳对齐是复合传感器融合标定难点所在。由于单                            做到安全自主巡检。目前主流的视觉 SLAM 算
              一传感器中的数据采集与发布都是基于内部集成                            法主要基于图像特征提取和匹配追踪。通过从图

              的晶振, 所以其发布的数据在时间上是对齐的。                           像中选取具有以下特征的点或者局部区域作为特
              精确同步方法要求毫米波雷达、 激光雷达、 双目视                         征: 需要能够区别于周围区域的显著性以及不变
              觉系统 3 种传感器输入的感知数据的时间戳需要                          形包括尺度不变形、 旋转不变形、 放射不变形。提
              高度对齐, 因此在处理数据同步时, 需要得到的均                                                      ( 下转第 271 页)
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