DOI: 10.17586/1023-5086-2019-86-02-29-35

Восстановление пространственного окружения при двумерном лазерном сканировании, использующее данные об абсолютной величине локального угла отклонения

Wang Chunyong, Lai Jiancheng, Tang Bo, Yan Wei, Ji Yunjing, Li Zhenhua

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Chunyong Wang, Jiancheng Lai, Bo Tang, Wei Yan, Yunjing Ji, and Zhenhua Li Two-dimensional environment reconstruction based on absolute local deflection angle of laser scanning data (Восстановление пространственного окружения при двумерном лазерном сканировании, использующее данные об абсолютной величине локального угла отклонения) [на англ. яз.] // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 2. С. 29–35. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-02-29-35

Chunyong Wang, Jiancheng Lai, Bo Tang, Wei Yan, Yunjing Ji, and Zhenhua Li Two-dimensional environment reconstruction based on absolute local deflection angle of laser scanning data (Восстановление пространственного окружения при двумерном лазерном сканировании, использующее данные об абсолютной величине локального угла отклонения) [in English] // Opticheskii Zhurnal. 2019. V. 86. № 2. P. 29–35. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-02-29-35

Ссылка на англоязычную версию:

Chunyong Wang, Jiancheng Lai, Bo Tang, Wei Yan, Yunjing Ji, and Zhenhua Li, "Two-dimensional environment reconstruction based on the absolute local deflection angle of laser scanning data," Journal of Optical Technology. 86(2), 86-91 (2019). https://doi.org/10.1364/JOT.86.000086

Аннотация:

Благодаря свое простоте, алгоритм последовательного отслеживания границы (Successive edge following (SEF)) широко применяется для извлечения характеристик окружения из данных двумерного лазерного сканирования. Обычно в методе SEF сравнивается эвклидово расстояние между двумя соседними точками с фиксированным или адаптивно изменяющимся пороговым значением. Однако точность сегментации оказывается небольшой, и происходит потеря информации при обработке плоскостей, отвечающих большим углам отклонения сканирующего излучения, поскольку оценка расстояния между точками чувствительна к этому углу. Помимо этого, обычные алгоритмы SEF не позволяют удовлетворительно распознавать наличие углов в окружении. Для преодоления этих недостатков предложен расширенный алгоритм SEF, использующий данные об абсолютном значении углов отклонения сканирующего лазерного излучения. В нём определяется локальный угол между объектом и референтными точками и вычисляется значение адаптивного порога на основе точностных параметров лазерного датчика. Показано, что с использованием указанного подхода успешно определяются углы, а также происходит подавление шума. Эксперимент по двумерному восстановлению обстановки в помещении подземного паркинга подтвердил соответствие полученной картины реальности и способность алгоритма к распознаванию линий и углов, представляющих окружение.

Ключевые слова:

последовательное отслеживание границы, лазерный датчик, лазерное сканирование, выделение признаков, распознавание углов

Коды OCIS: 280.3420, 280.3400, 040.1880

Список источников:

1. He X., Cai Z. Feature extraction from 2D laser range data for indoor navigation of aerial robot // IEEE CAC. 2013. P. 306–309.
2. Yin J., Carlone L., Rosa S., Bona B. Graph-based robust localization and mapping for autonomous mobile robotic navigation // IEEE ICMA. 2014. P. 1680–1685.
3. An S.-Y., Kang J.-G., Lee L.-K., Oh S .-Y. SLAM with salient line feature extraction in indoor environments // IEEE ICARCV. 2011. P. 410–416.
4. Nguyen V., Martinelli A., Tomatis N., Siegwart R. A comparison of line extraction algorithms using 2D laser rangefinder for indoor mobile robotics // IEEE/RSJ IROS. 2015. P. 1929–1934.
5. Nguyen V., Gächter S., Martinelli A., Tomatis N., Siegwart R. A comparison of line extraction algorithms using 2D range data for indoor mobile robotics // IEEE/RSJ IROS. 2005. P. 97–111.
6. Premebida C., Nunes U. Segmentation and geometric primitives extraction from 2D laser range data for mobile robot applications // Robotica. 2005. P. 17–25.
7. Rasheed U., Ahmed M., Ali S., Afridi J., Kunwar F. Generic vision based algorithm for driving space detection in diverse indoor and outdoor environments // IEEE ICMA. 2010. P. 1609–1614.
8. Victorino A.C., Rives P. Bayesian segmentation of laser range scan for indoor navigation // IEEE/RSJ IROS. 2004. P. 2731–2736.
9. Siadat A., Kaske A., Klausmann S., Dufaut M., Husson R. An optimized segmentation method for a 2D laser-scanner applied to mobile robot navigation // Proceedings of the 3rd IFAC Symposium on Intelligent Components and Instruments for Control Applications. 2007. P. 153–158.
10. Borges G.A., Aldon M.J. Line extraction in 2D range images for mobile robotics // Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2004. P. 267–297.
11. Duda R.O., Hart P.E. Pattern classification and scene analysis. New York: John Wiley, 1973. P. 183–196.
12. Pavlidis T., Horowitz S.L. Segmentation of plane curves // IEEE Transactions on Computers. 1974. P. 860–870.
13. Bolles R.C., Fischler M.A. A RANSAC-based approach to model fitting and its application to finding cylinders in range data // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1981. P. 637–643.
14. Duda R.O., Hart P.E. Use of the Hough transformation to detect lines and curves in pictures // Communications of the ACM. 1972. P. 11–15.
15. Bu Y., Zhang H., Wang H., Liu R., Wang K. Two-dimensional laser feature extraction based on improved successive edge following // Appl. Opt. 2015. P. 4273–4279.