5.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】2D点云的scan matching算法和检测退化场景的思路-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了5.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】2D点云的scan matching算法和检测退化场景的思路。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法

1. 基于优化的点到点/线的配准

这里实现了基于g2o优化器的优化方法。
图优化中涉及两个概念-顶点和边。我们的优化变量认为是顶点，误差项就是边。我们通过g2o声明一个图模型，然后往图模型中添加顶点和与顶点相关联的边，再选定优化算法（比如LM）就可以进行优化了。想熟悉g2o的小伙伴们感兴趣的话，可以到这个链接看一下。
g2o的基本框架和编程套路如下图：
二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法

基于g2o的点对点的配准算法代码实现如下：

bool Icp2d::AlignWithG2oP2P(SE2& init_pose)
{
    double rk_delta = 0.8;    // 核函数阈值
    float max_dis2 = 0.01;    // 最近邻时的最远距离（平方）
    int min_effect_pts = 20;  // 最小有效点数

    // 构建图优化，先设定g2o
    typedef g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<3, 2>> BlockSolverType;  // 每个误差项优化变量维度为3， 误差值维度是2
    typedef g2o::LinearSolverDense<BlockSolverType::PoseMatrixType> LinearSolverType; // 线性求解器类型
    // 梯度下降方法，可以从GN, LM, DogLeg 中选
    auto solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(
            g2o::make_unique<BlockSolverType>(g2o::make_unique<LinearSolverType>()));

    g2o::SparseOptimizer optimizer;   // 图模型
    optimizer.setAlgorithm(solver);   // 设置求解器
    optimizer.setVerbose(false);       // 打开调试输出

    // 往图中添加顶点
    VertexSE2 *v = new VertexSE2(); // 新建SE2位姿顶点
    v->setId(0);                    // 设置顶点的id
    v->setEstimate(init_pose);      // 设置顶点的估计值为初始位姿
    optimizer.addVertex(v);         // 将顶点添加到优化器中

    // 往图中添加边
    int effective_num = 0;  // 有效点数
    // 遍历source
    for (size_t i = 0; i < source_scan_->ranges.size(); ++i) 
    {
        float range = source_scan_->ranges[i];
        if (range < source_scan_->range_min || range > source_scan_->range_max) 
        {
            continue;
        }

        float angle = source_scan_->angle_min + i * source_scan_->angle_increment;
        float theta = v->estimate().so2().log();
        Vec2d pw = v->estimate() * Vec2d(range * std::cos(angle), range * std::sin(angle));
        Point2d pt;
        pt.x = pw.x();
        pt.y = pw.y();

        // 最近邻
        std::vector<int> nn_idx;
        std::vector<float> dis;
        kdtree_.nearestKSearch(pt, 1, nn_idx, dis);

        if (nn_idx.size() > 0 && dis[0] < max_dis2) 
        {
            effective_num++;
            Vec2d qw = Vec2d(target_cloud_->points[nn_idx[0]].x, target_cloud_->points[nn_idx[0]].y);   // 当前激光点在目标点云中的最近邻点坐标
            auto *edge = new EdgeIcpP2P(range, angle, theta);   // 构建约束边
            edge->setVertex(0, v);                   // 设置连接的顶点
            edge->setMeasurement(qw);                // 观测，即最近邻
            edge->setInformation(Mat2d::Identity()); // 观测为2维点坐标，因此信息矩阵需设为2x2单位矩阵
            auto rk = new g2o::RobustKernelHuber;    // Huber鲁棒核函数
            rk->setDelta(rk_delta);                  // 设置阈值
            edge->setRobustKernel(rk);               // 为边设置鲁棒核函数
            optimizer.addEdge(edge);                 // 将约束边添加到优化器中
        }
    }

    if (effective_num < min_effect_pts) {
        return false;
    }

    // 执行优化
    optimizer.initializeOptimization(); // 初始化优化器
    optimizer.optimize(10);             // 优化

    init_pose = v->estimate();

    LOG(INFO) << "g2o estimated pose: " << v->estimate().translation().transpose() << ", theta: " << v->estimate().so2().log();
    return true;
}

效果展示：
二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法
基于g2o的点对线的配准算法代码实现如下：

bool Icp2d::AlignWithG2oP2Plane(SE2& init_pose)
{
    double rk_delta = 0.8;    // 核函数阈值
    float max_dis2 = 0.01;    // 最近邻时的最远距离（平方）
    int min_effect_pts = 20;  // 最小有效点数

    // 构建图优化，先设定g2o
    typedef g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<3, 1>> BlockSolverType;  // 每个误差项优化变量维度为3， 误差值维度是1
    typedef g2o::LinearSolverDense<BlockSolverType::PoseMatrixType> LinearSolverType; // 线性求解器类型
    // 梯度下降方法，可以从GN, LM, DogLeg 中选
    auto solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg(
            g2o::make_unique<BlockSolverType>(g2o::make_unique<LinearSolverType>()));

    g2o::SparseOptimizer optimizer;   // 图模型
    optimizer.setAlgorithm(solver);   // 设置求解器
    optimizer.setVerbose(true);       // 打开调试输出

    // 往图中添加顶点
    VertexSE2 *v = new VertexSE2(); // 新建SE2位姿顶点
    v->setId(0);                    // 设置顶点的id
    v->setEstimate(init_pose);      // 设置顶点的估计值为初始位姿
    optimizer.addVertex(v);         // 将顶点添加到优化器中

    // 往图中添加边
    int effective_num = 0;  // 有效点数
    // 遍历source
    for (size_t i = 0; i < source_scan_->ranges.size(); ++i) 
    {
        float range = source_scan_->ranges[i];
        if (range < source_scan_->range_min || range > source_scan_->range_max) 
        {
            continue;
        }

        float angle = source_scan_->angle_min + i * source_scan_->angle_increment;
        float theta = v->estimate().so2().log();
        Vec2d pw = v->estimate() * Vec2d(range * std::cos(angle), range * std::sin(angle));
        Point2d pt;
        pt.x = pw.x();
        pt.y = pw.y();

        // 查找5个最近邻
        std::vector<int> nn_idx;
        std::vector<float> dis;
        kdtree_.nearestKSearch(pt, 5, nn_idx, dis);

        std::vector<Vec2d> effective_pts;  // 有效点
        for (int j = 0; j < nn_idx.size(); ++j) 
        {
            if (dis[j] < max_dis2) 
            {
                effective_pts.emplace_back(
                    Vec2d(target_cloud_->points[nn_idx[j]].x, target_cloud_->points[nn_idx[j]].y));
            }
        }

        if (effective_pts.size() < 3) 
        {
            continue;
        }

        // 拟合直线，组装J、H和误差
        Vec3d line_params;
        if (math::FitLine2D(effective_pts, line_params)) {
            effective_num++;
            auto *edge = new EdgeIcpP2Plane(range, angle, theta, line_params);   // 构建约束边
            edge->setVertex(0, v);                   // 设置连接的顶点
            edge->setInformation(Eigen::Matrix<double, 1, 1>::Identity()); // 误差为1维
            auto rk = new g2o::RobustKernelHuber;    // Huber鲁棒核函数
            rk->setDelta(rk_delta);                  // 设置阈值
            edge->setRobustKernel(rk);               // 为边设置鲁棒核函数
            optimizer.addEdge(edge);                 // 将约束边添加到优化器中
        }
    }

    if (effective_num < min_effect_pts)
    {
        return false;
    }

    // 执行优化
    optimizer.initializeOptimization(); // 初始化优化器
    optimizer.optimize(10);             // 优化10次

    init_pose = v->estimate();

    LOG(INFO) << "g2o estimated pose: " << v->estimate().translation().transpose() << ", theta: " << v->estimate().so2().log();
    return true;
}

$其中，直线拟合的代码为：$

template <typename S>
bool FitLine2D(const std::vector<Eigen::Matrix<S, 2, 1>>& data, Eigen::Matrix<S, 3, 1>& coeffs) {
    if (data.size() < 2) {
        return false;
    }

    Eigen::MatrixXd A(data.size(), 3);
    for (int i = 0; i < data.size(); ++i) {
        A.row(i).head<2>() = data[i].transpose();
        A.row(i)[2] = 1.0;
    }

    Eigen::JacobiSVD svd(A, Eigen::ComputeThinV);
    coeffs = svd.matrixV().col(2);
    return true;
}

效果展示：
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2. 对似然场图像进行插值，提高匹配精度

高博书中分别实现了基于g2o和手写高斯牛顿两种方法，其中手写高斯牛顿法中没有使用插值，在g2o方法中用到了插值。这里直接将其挪用到手写高斯牛顿法中。所以这里不做赘述，只来介绍一下双线性插值的过程。

// bilinear interpolation
template <typename T>
inline float GetPixelValue(const cv::Mat& img, float x, float y) {
    // boundary check
    if (x < 0) x = 0;
    if (y < 0) y = 0;
    if (x >= img.cols) x = img.cols - 1;
    if (y >= img.rows) y = img.rows - 1;
    const T* data = &img.at<T>(floor(y), floor(x));
    float xx = x - floor(x);
    float yy = y - floor(y);
    return float((1 - xx) * (1 - yy) * data[0] + xx * (1 - yy) * data[1] + (1 - xx) * yy * data[img.step / sizeof(T)] +
                 xx * yy * data[img.step / sizeof(T) + 1]);
}

双线性插值的过程如图：
二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法

对应到程序中：
$a = yy;$
$b = xx;$
$v 1 = d a t a [0];$
$v 2 = d a t a [1];$
$v 3 = d a t a [im g . s t e p / s i zeo f (T)];$
$v 4 = d a t a [im g . s t e p / s i zeo f (T) + 1];$
===================================>可得：
$v 7 = f l o a t ((1 - xx) * (1 - yy) * d a t a [0] + xx * (1 - yy) * d a t a [1] + (1 - xx) * yy * d a t a [im g . s t e p / s i zeo f (T)] + xx * yy * d a t a [im g . s t e p / s i zeo f (T) + 1]);$

效果展示：
二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法

3. 对二维激光点云中会对SLAM功能产生退化场景的检测

视频中高博讲到对于2DSLAM来说，可以对点云进行直线拟合，比较场景中直线方向是否“大体一致”。
具体思路：可以对场景中的点云进行聚类，然后对每个类簇中的点进行直线拟合，保存所有直线的系数。参考提示中的条件判断实现该功能。
二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法
实现代码如下：

bool Icp2d::IsDegeneration()
{
    if (target_cloud_->empty()) 
    {
        LOG(ERROR) << "cannot load cloud...";
        return false;
    }

    int point_size = target_cloud_->size();
    if(point_size < 500) return true; // 点数太少，空旷退化场景

    LOG(INFO) << "traget_cloud size = " << point_size;

    PointCloudType::Ptr target_cloud(new PointCloudType());
    // 构建点云
    for (size_t i = 0; i < target_scan_->ranges.size(); ++i)
    {
        if (target_scan_->ranges[i] < target_scan_->range_min || target_scan_->ranges[i] > target_scan_->range_max) 
        {
            continue;
        }

        double real_angle = target_scan_->angle_min + i * target_scan_->angle_increment;

        PointType p;
        p.x = target_scan_->ranges[i] * std::cos(real_angle);
        p.y = target_scan_->ranges[i] * std::sin(real_angle);
        p.z = 1.0;
        target_cloud->points.push_back(p);
    }

    pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr kdtree; // (new pcl::search::KdTree<PointType>)
    kdtree = boost::make_shared<pcl::search::KdTree<PointType>>();
    // 构建kdtree
    kdtree->setInputCloud(target_cloud);
        
    pcl::EuclideanClusterExtraction<PointType> clusterExtractor;
    // 创建一个向量来存储聚类的结果
    std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
    clusterExtractor.setClusterTolerance(0.02);        // 设置聚类的距离阈值
    clusterExtractor.setMinClusterSize(10);            // 设置聚类的最小点数
    clusterExtractor.setMaxClusterSize(1000);          // 设置聚类的最大点数 
    clusterExtractor.setSearchMethod(kdtree);         // 使用kdtree树进行加速
    clusterExtractor.setInputCloud(target_cloud);             // 设置点云聚类对象的输入点云数据
    clusterExtractor.extract(cluster_indices);         // 执行点云聚类
    LOG(INFO) << "cluster size: " << cluster_indices.size();

    // 创建可视化对象
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cluster Viewer");
    viewer.setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0);
    viewer.addPointCloud<PointType>(target_cloud, "cloud");
    
    int clusterNumber = 0;  // 输出聚类结果
    std::vector<Eigen::Vector3d> line_coeffs_vector;

    for (const auto& indices : cluster_indices) 
    {
        LOG(INFO) << "Cluster " << clusterNumber << " has " << indices.indices.size() << " points.";
        pcl::PointCloud<PointType>::Ptr cluster(new pcl::PointCloud<PointType>);
        pcl::copyPointCloud(*target_cloud, indices, *cluster);

        // 拟合直线
        std::vector<Eigen::Vector2d> pts;
        pts.reserve(cluster->size());

        for (const PointType& pt : *cluster)
        {
            pts.emplace_back(Eigen::Vector2d(pt.x, pt.y));
        }
            
        // 拟合直线，组装J、H和误差
        Eigen::Vector3d line_coeffs;
        // 利用当前点附近的几个有效近邻点，基于SVD奇异值分解，拟合出ax+by+c=0 中的最小直线系数 a,b,c，对应公式（6.11）
        if (math::FitLine2D(pts, line_coeffs)) 
        {
            line_coeffs_vector.push_back(line_coeffs);
        }

        // 为聚类分配不同的颜色
        double r = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;
        double g = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;
        double b = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX;

        // 将聚类点云添加到可视化对象中
        std::string clusterId = "cluster_" + std::to_string(clusterNumber);
        viewer.addPointCloud<PointType>(cluster, clusterId);
        viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, r, g, b, clusterId);
        clusterNumber++;
    }

    int lines_size = line_coeffs_vector.size();
    LOG(INFO) << "clusterNumber = " << clusterNumber << " lines_size = " << lines_size;
    if(clusterNumber == lines_size)
    {
        if(clusterNumber == 1) return true; // 如果仅有一条直线，就是退化场景
        float max_score = 0;
        for(int i = 0; i < lines_size - 1; ++i)
        {
            for(int j = i+1; j < lines_size; ++j)
            {
                float current_score = line_coeffs_vector[i].cross(line_coeffs_vector[j]).norm();
                LOG(INFO) << "current_score = " << current_score;
                max_score = current_score > max_score ? current_score : max_score;
            }
        }

        LOG(INFO) << "mas_score = " << max_score;
        if(max_score < 0.3) return true; // 叉积小于阈值，代表是退化场景，直线差不多都平行
    }

    if (!viewer.wasStopped()) 
    {
        viewer.spinOnce(0.001);
		sleep(1);  //延时函数，不加的话刷新太快会看不到显示效果
        viewer.close();
    }
    return false;
}

二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法
上图为聚类结果，下面是程序运行时效果。

效果展示：

4. 在诸如扫地机器人等这样基于2D激光雷达导航的机器人，如何处理悬空/低矮物体

二维激光环境退化检测,SLAM学习,自动驾驶,机器人,算法
在二维SLAM方案中，如果场景中存在其他高度的障碍物或物体形状随着高度变化的情况，可以采取一些方法来处理悬空物体和低矮物体，以避免机器人与它们发生碰撞。以下是几种思路：

①可以给机器人添加三维传感器，比如RGB-D相机，将相机构建的三维地图点投影到激光雷达构建的二维栅格地图中，使得二维地图中包含高度信息。具体做法如文献[1]孙健, 刘隆辉, 李智, 杨佳玉, & 申奥. (2022). 基于rgb-d相机和激光雷达的传感器数据融合算法. 湖南工程学院学报:自然科学版, 32(1), 7.中描述的“首先将RGB-D相机获取的深度图像转换为三维点云,剔除地面点云后进行投影得到模拟2D激光数据,然后与二维激光雷达数据进行点云配准,以获取两个传感器之间的位姿关系,最后通过扩展卡尔曼滤波(EKF)将两组激光数据进行融合.实验结果表明该方法能综合利用相机和激光雷达传感器优势,有效提高机器人环境感知的完整性和建图精度. ”
②由于2D SLAM生成的占据栅格地图，是基于像素的黑白灰三色地图，我们可以人工对此地图进行“加工”，对于特定场景中存在的要躲避的三维物体预先建模，在二维栅格地图中标注出他们的位置以及高度信息，来帮助机器人更好的躲避他们。
③尝试使用普通相机对环境中的物体进行语义识别，然后把需要躲避的三维物体投影到二维平面，“告诉”机器人前面有个“物体”阻挡，不具备通过的条件。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-775812.html