基于激光传感器的移动机器人动态运动检测

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基于激光传感器的移动机器人动态运动检测

运动物体检测模型

对于静止的激光传感器，检测动态物体非常容易，进入到上一时刻“自由空间”（激光点和激光传感器包围的空间）的物体就可以认为是动态物体。对于移动机器人，检测动态运动的问题在于，环境中的物体运动的同时，机器人也会移动，而环境的变化使得扫描匹配等方法的匹配效果下降，需要找到一种方法将临近帧的数据“对齐”（在一个坐标系下表示）。因此，融合移动机器人的里程计信息。

运动检测模型如下图所示：T-1时刻由机器人位姿$(x_{(t-1)},y_{(t-1)},\theta _{(t-1)})$（激光）和激光数据包围出一个Free Space
（激光数据可以看成是环境中物体的表面的离散观测），下一时刻，机器人移动到$(x_{(t)},y_{(t)},\theta _{(t)})$。位姿增量：$(\delta x_t,\delta y_t, \delta \theta _t)$，将T时刻的激光数据经$(\delta x_t,\delta y_t, \delta \theta _t)$变换到T-1时刻T。

移动到上时刻Free Space 的物体可以得出是一个Violation,即动态物体。不过存在图中黄色的圆不能被检测到的问题。物体远离机器人运动不会进入到Free Space。解决办法：将当前的激光数据与上一时刻对调，由T时刻的数据生成Free Space,然后检测T-1在T中的违背点，如下图，最后由里程计数据把上一时刻检测到的动态点对应到当前时刻。

Free Space生成

如何处理激光数据生成Free Space

Bounded Minimization Operator

激光数据$r(i)$，$i$是激光的索引。对第$i$个激光点，确定一个边界$\delta$,

$$r\left( i \right) = min\left\{ {r\left( {i - \delta } \right), \cdots ,r\left( {i + \delta } \right)} \right\}$$

因为激光数据本身会有误差，还要进行一个收缩操作：

$$r\left( i \right) = r\left( i \right) - dis$$
$dis$是根据激光性能设置的一个很小的数。白色的激光数据收缩后生成如下图中红色的数据。

因为里程计数据和激光数据来自不同的数据源，考虑数据到达的时间问题，需要考虑多帧的数据。

Find Violations

对一帧激光点的每一个索引$i$，判断是否在另一帧的Free Space中,判断方法就是一个点是否在闭合的多边形内。如果在，则$flag(i)$是1；得到全部的标识后滤除010这种噪声点。得到违背点，然后结合激光片段的分析，得到动态的物体。

如下图中粗的绿色的点，是运动中的人，在机器人的移动过程中检测到。

Notes

1、在实现收缩的时候（自己曾经的BUG），考虑t-1 -> t的时候收缩t-1是$r\left( i \right) = r\left( i \right) - dis$；t -> t -1的时候”收缩“t是$r\left( i \right) = r\left( i \right) +dis$；
2、其实动态也是一种”特征“，在动态检测的时候可以考虑其他”特征“

有问题可加群 (移动机器人导航与控制群：199938556) 讨论交流，进群修改备注。