(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211042829.9 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 广州高新兴机 器人有限公司 地址 510530 广东省广州市黄埔区科 学城 开创大道 2819号A6 08房 （仅限办公） (72)发明人 袁国斌　柏林　刘彪　舒海燕　 袁添厦　沈创芸　祝涛剑　王恒华　 方映峰　 (74)专利代理 机构 广州国鹏知识产权代理事务 所(普通合伙) 44511 专利代理师 葛红 (51)Int.Cl. G06V 20/70(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06T 7/73(2017.01)G06T 7/33(2017.01) G06T 7/246(2017.01) (54)发明名称 一种基于激光语义的定位方法、 装置、 介质 及机器人 (57)摘要 本发明提供了一种基于激光语义的定位方 法， 通过对每一激光点云帧进行提取激光语义元 素包括实际电线杆和电线， 然后只通过提取出的 语义元素点 云进行配准定位， 提高定位速度及定 位精度。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115410198 A 2022.11.29 CN 115410198 A 1.一种基于 激光语义的定位方法， 其包括如下步骤： S1， 获取机器人行走过程中的任意两帧激光雷达点云数据， 记为第一帧Scan_i， 第二帧 Scan_j； S2， 将所述第一帧Scan_i， 第二帧Scan_j分别输入到电线杆语义提取网络中， 对Scan_ i、 Scan_j进行点云语义 提取获取 所有电线杆的点云； S3， 将所述第一帧Scan_i， 第二帧Scan_j分别输入到电线语义提取网络中， 对Scan_i、 Scan_j进行点云语义 提取获取 所有电线的点云； S4， 将所述第一帧的 电线杆点云和电线点云合并作为第一帧语义点云， 将所述第二帧 的电线杆点云和电线点云合并作为第二帧语义点云； 并将所述第一帧语义点云作为迭代最 近点算法ICP点云配准算法的源点云source， 第二帧语义点云作为ICP点云配准算法的目标 点云target， 并使用所述 ICP点云配准 算法获取机器人的运动位姿。 2.根据权利要求1所述的方法， 步骤S2中还 包括： S21、 对输入的第一帧Scan_i激光点云进行上下 聚类， 在第一预设高度内随机选择一点 p， 以点p为中心 点， 构建一第一长宽高的区域， 如果所述第一长宽高区域内的点数大于第一 阈值， 则保留所述第一长 宽高区域内的所有点， 并进行 标记为第一 候选电线杆A_i； S22、 对输入的第二帧Scan_j激光点云进行上下 聚类， 在第一预设高度内随机选择一点 p， 以点p为中心 点， 构建一第一长宽高的区域， 如果所述第一长宽高区域内的点数大于第一 阈值， 则保留所述第一长 宽高区域内的所有点， 并进行 标记为第二 候选电线杆A_j； S23、 对所述第一候选电线杆A_i和第二候选电线杆A_j中所有点云， 分别利用点的(Z， X)数据通过最小二乘进行二维直线拟合， 在二维直线拟合后的误差小于第三阈值时， 则第 一候选电线杆A_i或第二候选电线杆A_j是电线杆， 否则丢弃第一候选电线杆A_i或第二候 选电线杆A_j里点云， 获取第一帧的电线杆点云或/和第二帧的电线杆点云。 3.根据权利要求1所述的方法， 步骤S3包括： S31、 对输入的第一帧Scan_i激光点云进行上下聚类， 随机选择一点p， 以点p为 中心点， 构建一第二长宽高的区域， 如果所述第二长宽高区域内的点数大于第二阈值， 则保留所述 第二长宽高区域内的所有点， 并进行 标记为第一 候选电线B_i； S32、 对输入的第二帧Scan_i激光点云进行上下聚类， 随机选择一点p， 以点p为 中心点， 构建一第二长宽高的区域， 如果所述第二长宽高区域内的点数大于第二阈值， 则保留所述 第二长宽高区域内的所有点， 并进行 标记为第二 候选电线B_j； S33、 对所述第一候选电线B_i和第二候选电线B_j中所有点云， 分别利用点的数据通过 最小二乘进行二维直线拟合， 在二维直线拟合后的误差小于第四阈值时， 则第一候选电线 B_i或第二候选电线B_j是电线， 否则丢弃第一候选电线B_i或第二候选电线B_j里点云， 获 取第一帧的电线点云或/和第二帧的电线点云。 4.根据权利要求2所述的方法， 所述第三阈值为0.2*n， 其中n为第一候选电线杆A_i或 第二候选电线杆A_j中所有点云。 5.根据权利要求3所述的方法， 所述第四阈值为0.1*n， 其中n为第一候选电线B_i或第 二候选电线B_j中所有点云。 6.一种基于 激光语义的定位装置， 其包括如下 单元： 原始激光点云帧获取单元， 用于获取机器人行走过程中的任意两帧激光雷达点云数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115410198 A 2据， 记为第一帧Scan_i， 第二帧Scan_j； 电线杆语义提取单元， 用于将所述第一帧Scan_i， 第二帧Scan_j分别输入到电线杆语 义提取网络中， 对Scan_i、 Scan_j进行点云语义 提取获取 所有电线杆的点云； 电线提取单元， 用于将所述第一帧Scan_i， 第二帧Scan_j分别输入到电线语义提取网 络中， 对Scan_i、 Scan_j进行点云语义 提取获取 所有电线的点云； 位姿获取单元， 用于将所述第一帧的电线杆点云和电线点云合并作为第一帧语义点 云， 将所述第二帧的电线杆点云和电线点云合并作为第二帧语义点云； 并将所述第一帧语 义点云作为迭代 最近点算法ICP点云配准算法的源点云source， 第二帧语义点云作为ICP点 云配准算法的目标点云target， 并使用所述 ICP点云配准 算法获取机器人的运动位姿。 7.根据权利要求5所述的装置， 电线杆语义 提取单元还包括： 第一帧电线杆提取单元、 用于对输入的第一帧Scan_i激光点云进行上下聚类， 在第一 预设高度内随机选择一点p， 以点p为中心 点， 构建一第一长宽高的区域， 如果所述第一长宽 高区域内的点数大于第一阈值， 则保留所述第一长宽高区域内的所有点， 并进行标记为第 一候选电线杆A_i； 第二帧电线杆提取单元、 用于对输入的第二帧Scan_j激光点云进行上下聚类， 在第一 预设高度内随机选择一点p， 以点p为中心 点， 构建一第一长宽高的区域， 如果所述第一长宽 高区域内的点数大于第一阈值， 则保留所述第一长宽高区域内的所有点， 并进行标记为第 二候选电线杆A_j； 电线杆确认单元、 对所述第一候选电线杆A_i和第二候选电线杆A_j中所有点云， 分别 利用点的(Z， X)数据通过最小二乘进行二维直线拟合， 在二维直线拟合后的误差小于第三 阈值时， 则第一候选电线杆A_i或第二候选电线杆A_j是电线杆， 否则丢弃第一候选电线杆 A_i或第二 候选电线杆A_j里点云， 获取第一帧的电线杆点云或/和第二帧的电线杆点云。 8.根据权利要求5所述的装置， 电线提取 单元还包括： 第一帧电线提取单元、 用于对输入 的第一帧Scan_i激光点云进行上下聚类， 随机选择 一点p， 以点p为中心 点， 构建一第二长宽高的区域， 如果所述第二长宽高区域内的点数大于 第二阈值， 则保留所述第二长 宽高区域内的所有点， 并进行 标记为第一 候选电线B_i； 第二帧电线提取单元、 用于对输入 的第二帧Scan_i激光点云进行上下聚类， 随机选择 一点p， 以点p为中心 点， 构建一第二长宽高的区域， 如果所述第二长宽高区域内的点数大于 第二阈值， 则保留所述第二长 宽高区域内的所有点， 并进行 标记为第二 候选电线B_j； 电线确认单元、 用于对所述第一候选电线B_i和第二候选电线B_j中所有点云， 分别利 用点的数据通过最小二乘进行二维直线拟合， 在二维直线拟合后的误差小于第四阈值时， 则第一候选电线B_i或第二候选电线B_j是电线， 否则丢弃第一候选电线B_i或第二候选电 线B_j里点云， 获取第一帧的电线点云或/和第二帧的电线点云。 9.根据权利要求7所述的装置， 所述第三阈值为0.2*n， 其中n为第一候选电线杆A_i或 第二候选电线杆A_j中所有点云。 10.根据权利 要求8所述的装置， 所述第四阈值为0.1*n， 其 中n为第一候选电线B_i或第 二候选电线B_j中所有点云。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115410198 A 3