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论文研究-基于Octomap和拓扑地图的混合地图创建 .pdf

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.40M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    5 10 15 20 25 30 35 40 中国科技论文在线 基于 Octomap 和拓扑地图的混合地图创建 http://www.paper.edu.cn 张欣，姜岩，龚建伟** （北京理工大学机械与车辆学院，北京 100081） 摘要：为了减小智能车辆再行驶过程中地图的存储压力，提出了一种基于 Octomap 和拓扑 地图的混合地图创建方法。该算法通过激光雷达点云数据结合激光雷达里程计获得车辆位 姿，进而生成 Octomap；将开放街道地图（OSM）中的一些有交通灯的路口作为节点生成 拓扑地图；最后通过 GPS 定位将 Octomap 和拓扑地图进行关联，将拓扑地图中节点附近的 Octomap 注册到该节点，完成混合地图的创建。 关键词：Octomap；开放街道地图；拓扑地图；混合地图 中图分类号：TP242 A Hybrid Map constructured by Octomap and Topological map ZHANG Xin, Jiang Yan, GONG Jian-wei (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081) Abstract: To reduce the data size of map during autonomous driving,a hybrid map constructured by Octomap and topological map is analyzed.With the pose estimation of the viehcle acquired from lidar odemetry,lidar point clouds can be transformed into Octomap;Use intersections with traffic lights in the Open Street Map as nodes to build topological map;Associate the nodes of topological map to Octomap and the hybrid map is built. Keywords: Octomap; Open Street Map; topological map; hybrid map 0 引言 自主导航是移动智能车辆执行各项任务的基础和前提。智能车实现自主导航需要预先知 道所在环境的地图信息，从而可以进行自定位和路径规划。不同于室内机器人，智能车辆行 驶的环境范围要远远高于一般室内环境大小，这就导致智能车辆所使用的地图范围以及数据 量明显增大，特别是像三维地图这一类能够表达细节信息的环境模型。 拓扑地图一方面对城市环境进行了抽象的刻画，另一方面作为智能车辆自主导航的基 础，为其进行全局规划提供了路径依据。拓扑地图一般由节点和连接节点的边组成。本文将 道路等具有强烈边界约束条件的强约束区域作为拓扑地图中的边，以路口、停车场等弱约束 区域为节点，节点信息由该区域中的GPS定位点定义。 目前常用的三维地图表示方法有点云地图( Point cloudmap)[1]、高程地图( Elevation map) [2-3]和立体占用地图( Volumetric occupancy map)[4-6]等。其中: 点云地图存储了所有的空间点 坐标，其对硬盘和内存的消耗均较大，且对于智能车辆来说不易区分障碍和空闲的区域，难 以用于智能车辆导航。高程地图只存储每一栅格的表面高度，有效克服了点云地图高消耗的 缺点，但其无法表示环境中的复杂结构。立体占用地图多是基于八叉树构建的，类似于二维 地图中的栅格地图，使用体素的状态( 空闲，占用，未知) 来表示该立方体中是否有障碍物。 其中，OctoMap[6-7]作为一种基于八叉树的地图表示方法，建立了体素的占用概率模型，提 高了地图的表示精度，代表了当前三维地图表示方法中的较高水准。但同时，在室外大型的 作者简介：张欣（1991-），男，硕士研究生，主要研究方向：激光雷达 SLAM 通信联系人：龚建伟（1969-），男，教授，主要研究方向：智能车辆、概率地图、SLAM. E-mail: gongjianwei@bit.edu.cn - 1 -
    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 场景下，Octomap仍然会给地图的存储及访问带来压力。因此，结合了拓扑地图和Octomap 的优点，本文提出了一种基于二者的混合地图。 1 整体框架 45 本文算法的基本流程如图 1 所示。该算法主要包括激光雷达里程计模块，拓扑地图模块和混 合地图三大模块。 激光雷达点云 激光雷达里程计 开放街道地图 Octomap 拓扑地图 混合地图 图 1 算法流程图 Fig. 1 Flow chart of the algorithm 为了修正车辆颠簸引起的相机外部参数的变化，Octomap的构建利用了激光雷达里程计 算法，实时修正相机外部参数，保证建图质量。对于拓扑地图模块，一般情况下，获取GPS 坐标点的工作可以通过车载GPS 接收机记录行驶路径上的GPS 定位信息获取。当环境范围 较小时，可以通过这种方式人工获取GPS 坐标。但受到采集时刻的卫星位置、天气状况等 因素的影响，该方案能够提供的GPS 定位精度有限。而且当需要构建城市或更大级别范围 环境的拓扑地图时，这种方式可能会过于繁琐和耗时，不利于研究和开发工作。因此在本文 研究中，采取了基于开放街道图（OpenStreetMap，OSM）的城市区域拓扑地图提取方案。 混合地图模块中，基于全局最邻域数据关联方法，拓扑地图中每个节点都可以找到对应距离 最近GPS 路标。基于该GPS 路标在栅格地图中的位置，可以从全局占据栅格地图中提取围 绕该路标一定范围内的局部栅格地图。 2 Octomap Octomap 是一种基于八叉树（Octree）数据结构的地图。八叉树是一种用于描述三维空 间的树状数据结构，如图 2 所示。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点 有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。一般中心点 作为节点的分叉中心。Octomap 正是基于八叉树这一数据结构，以其每个体素（Voxel）来 存储空间中该区域被占据的概率。 50 55 60 65 - 2 -
    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 图 2 八叉树存储空间体素占据概率。左侧：立方体模型；右侧：八叉树模型 Fig. 2 Example of an octree storing free (shaded white) and occupied(black) cells. The volumetric model is shown on the left and the correspondingtree representation on the right. 为了消除车辆颠簸带来的影响，一个可行方案是从惯导获取车辆的实时位姿，计算实时 的投影变换矩阵。本文采用激光雷达里程计算法，通过计算两帧之间雷达姿态角的变化，在 线更新投影变换矩阵[8]。与采用惯导的方法相比，视觉里程计在线更新投影变换矩阵不仅具 有成本上的优势，而且由于激光雷达里程计采用了与构建 Octomap 相同的点云数据，因此 计算得到的姿态变化正是用于建图采集数据时的姿态变化，避免了由于数据不同步造成的误 差。 2.1 Octomap 初始化 同 二 维 占 据 栅 格 地 图 类 似 [9]， 在 Octomap 中 ， 每 个 体 素 m 都 与 一 个 数 值 p(m) （p(m)∈[0,1]）相关联，以描述体素 m 所在空间位置被占据的概率，即 m )(p          5.0 5.0 5.0 OCC UNKOWN (3.1) EMP 式中 OCC 表示体素 m 被障碍物占据，UNKOWN 表示体素 m 状态未知，EMP 表示体素 m 中不存在障碍物。在地图创建的初始时刻，由于未对环境进行任何有效观察，可将地图 中所有体素的状态初始化为 p(m)=0.5。 2.2 Octomap 的更新 在占据栅格地图更新过程中的任意t时刻，任意地图栅格m状态的概率表达式可表示为 p(mt|x1:t,z1:t)。根据贝叶斯定理，该表达式可以进一步转化为 (p zxm :1 , t | :1 t ) t  t :1  | ( , zxmp t :1 t zxzp ( :1 ( mzxzp ) t , t ) 1 | :1 ) , t  t  t | :1 1 t :1  t 1 (3.2) 式（3.2）中，t表示数据采集的时刻；x1:t表示从同步定位与地图创建过程的起始时刻t=1到当 前时刻t车辆的位置序列；z1:t表示从同步定位与地图创建过程的起始时刻t=1到当前时刻t 激 光雷达所采集的环境数据序列。 进一步分析式（3.2）等号右边部分，其中p(mt|x1:t,z1:t-1)所表达的概率中，地图体素m的状态 与车辆t时刻的位置无关，且未对环境进行观测，地图栅格状态不发生变化，因此 - 3 - 70 75 80 85 90
    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn  t t :1 1- | ) | (p 1-:1 x , t m t zxm (p 同时，由于t时刻智能车辆对环境的观测只与环境以及t 时刻车辆的位置相关，因此 (p 将式（3.6）和式（3.7）代入式（3.5）中，可以得到简化后的地图栅格的概率表达式为 mxz ,  t tt zxm (3.4) ) ), m t , z , t 1-:1 1-:1 1-:1 (p  ) | | :1 t t t t 1 (3.3) 95 (p zxm :1 , t | :1 t ) t ( mp 1-t |  , zx  t :1 |  t 1 :1 ( zxzp :1  , t ) :1 t 1 t )  t 1 ( mxzp ,  tt | ) 1 (3.5) 根据贝叶斯定理和条件独立原则 ) t | |z(p t , mx  tt 1 )  t ( mpxzp  t )  ( ( mp  t 1 | zx ), tt 1 (3.6) 100 则式（3.6）可以进一步转化为 (p zxm :1 , t | :1 t ) t ( mp 1-t |  :1 zx  :1 t | ( , mpxzp (）|   t t 1 , ( zxzp ) ) t :1  t ( mp  t    t ) :1 t t 1 1 1 | ), zx tt 1 (3.7) 式（3.7）表示了体素m被占据的概率计算方法。根据以上推导，也可相应的得到体素m未被 占据的概率计算式为 (p zxm :1 , t | :1 t ) t mp ( 1-t |  :1 zx  :1 t | mpxzp ( , (）|   t t 1 zxzp , ( ) ) t :1  t mp (  t    t ) :1 t t 1 1 1 | zx ), tt 1 (3.8) 105 用式（3.7）左右两边除以式（3.8）的左右两边，约去分子分母中相同的项，可以得到 1 t t :1  | | (p (p , t , t ) t ) t zxm :1 zxm :1 (p (p 又因为对于每个体素m 而言，其被占据的概率与不被占据的概率之和在任何条件下均恒为 1，则式（3.9）可以转化为 zx :1 zx :1 ), t ), t zx 1 zx 1 mp (  t mp (  t (p) (p) (3.9) m  t m  t m  t m  t | | ) ) , , | |  t  t  t  t :1 :1 :1 1 1 1 1 1 1 1 1 1       110 115 120 :1 (p , t zxm :1 , t | ) t t (p-1 zxm :1 (3.10) 为了方便计算，文献中[9]提出了一种logodds 表达式，通过定义 , z  t 1 :1 , z :1 ( mp  t ( mp  t (p m  t )  t 1 )) | x :1 (p-1( m  t x :1 1 | ) t   t  t | :1 t 1 1 1   m  t (p) | 1 m (p-1（)  t ), t | zx 1 zx 1 , t 1 )) 1 1  xOdds )( )( xp  )( xp 代入式（3.10），可进一步得到 )( xp )( xp  1 (3.11) t | ( zxmOdds :1 对式（3.12）等号两侧取对数，得到 mOdds  t , t :1 ) t ( 1 |  x  t :1 1  t z , :1 ) 1  mOdds  t 1 (  1 )  ( ), zx mOdds  tt t (3.12) | 1 ( | ) ( | t ( log log , :1 t | mOdds  t mOdds  t  zxmOdds :1 t ), zx tt log  其中，p(mt)表示未探索区域中栅格的状态，可知p(mt)=p(mt-1)=0.5。在实际计算过程中，可 以通过查表的方式减少式（3.10）的计算量。 结合激光雷达里程计以及Octomap的概率更新模型，创建的Octomap如图所示。 mOdds  t , z :1 (3.13) log x :1   t  t ( )  1 ) 1 1 1 1 1 - 4 -
    中国科技论文在线 3 拓扑地图 http://www.paper.edu.cn 拓扑地图一方面对城市环境进行了抽象的刻画，另一方面作为智能车辆自主导航的基 础，为其进行全局规划提供了路径依据。拓扑地图一般由节点和连接节点的边组成。基于第 二章中的论述，研究中将道路等具有强烈边界约束条件的强约束区域作为拓扑地图中的边， 以路口、停车场等弱约束区域为节点，节点信息由该区域中的GPS定位点定义。一般情况下， 获取GPS 坐标点的工作可以通过车载GPS 接收机记录行驶路径上的GPS 定位信息获取。当 环境范围较小时，可以通过这种方式人工获取GPS 坐标。但受到采集时刻的卫星位置、天 气状况等因素的影响，该方案能够提供的GPS 定位精度有限。而且当需要构建城市或更大 级别范围环境的拓扑地图时，这种方式可能会过于繁琐和耗时，不利于研究和开发工作。因 此在本文研究中，采取了基于开放街道图（OpenStreetMap，OSM）的城市区域拓扑地图提 取方案。 3.1 开放街道地图 开放街道图[10]是一个网上地图协作计划，目的是创造一个内容自由且能够让所有人都 有能力编辑的世界地图。开放街道图允许用户使用符合规定的手持GPS 设备等，依照协议 上传其所在地的GPS 坐标，地图的矢量数据以开放数据库授权方式授权，其网站的数据免 费向公众开放。用户可以以XML 格式文件的形式从其网站下载指定区域的GPS 数据。图3 所示为标准开放街道图GPS 数据文件的格式定义，其结构呈树状结构。其中，根节点（root element）OSM 表示该文件出自开放街道图网站。在根节点下存在4种子节点，包括区域 （bound）、节点（node）、道路（way）和关系（relation）。其中区域信息表示了在该文 件中此区域内的所有信息。节点信息包括了节点的经度、纬度和其标示（Identification，ID） 信息。某些节点还会包括一些子元素信息，给予关于该节点更多的属性信息，如该节点属于 一个路口、建筑物、停车站或旅馆等。没有子元素信息的节点表示该节点位于某条道路上。 道路信息包括该条道路的ID 等，其子节点信息则包括了该条道路的类型、道路交通规则以 及该道路包含定位节点的数量信息等。 根节点 区域 经纬度 节点 道路ID 道路 关系ID 关系 区域信 息 子节点 归属 子节点 种类 同行规 划 成员节 点 图3 OSM地图数据格式 Fig. 3 Data format of OSM 成员节 点 3.2 拓扑地图生成 在基于开放街道图生成城市环境拓扑地图的过程中，我们只选取位于道路上的点。如图4所 示，图4（b）中所有的点均为开放街道图数据文件中道路信息的节点。点之间的连线表明了 节点间的道路联通关系。尽管如此，生成的拓扑地图仍然包括了过多的冗余信息。因此进一 步处理，研究中将能作为拓扑地图节点的点限定为在OSM 数据文件中标记为交通灯（traffic - 5 - 125 130 135 140 145 150
    中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn light）的OSM 地图节点，如图4（b）中绿色点所示。 155 图4 (a）城市环境 Fig. 4 (a) Urban enviroment 图4（b）基于城市街道图数据生成的拓扑地图 Fig. 4 (b) Topological map generated from OSM 160 考虑本文中所研究的智能车辆在城市环境中的导航、航迹推算以及同步定位与地图创建过程 都是建立在对车辆行驶轨迹的平面假设基础上，而智能车辆所接受的GPS定位数据是在地固 地心(Earth Centered Earth Fixed，ECEF)直角坐标系下的经度、维度和高程值。为了能够计算 不同两个GPS 点间在平面上的相对距离以及与航迹推算的结果相融合，因此需要将GPS 坐 标转化到平面坐标系下。 - 6 -
    中国科技论文在线 3.3 Octomap 中 GPS 路标的建立 http://www.paper.edu.cn 在前文的论述中，已经通过激光雷达里程计创建进行了在城市环境中Octomap的生成。但是 为了能够从城市全局Octomap中提取出拓扑地图中节点所在位置的局部Octomap信息，需要 对Octomap的格式进行进一步的改进，Octomap中只有体素信息，且每一个体素只有一个属 性，即体素所在位置存在障碍物的概率p(m)。为了能够使Octomap与已建立的拓扑地图间存 在联系，在建图过程中，除了记录智能车辆里程计的定位信息和激光雷达的测量数据外，还 记录了相应GPS定位数据更新时刻的定位数据。在创建Octomap的过程中，通过将GPS定位 数据与GPS定位数据采集时刻里程计定位数据相关联，就能够得到智能车辆GPS定位与 Octomap中体素的对应关系。 在建立了全局Octomap和GPS路标序列后，需要通过比较拓扑地图中节点的GPS位置信息和 GPS路标序列的位置，基于全局最邻域（Global Nearest Neighbor，GNN）的数据关联方法， 拓扑地图中每个节点都可以找到对应距离最近GPS 路标。基于该GPS 路标在栅Octomap中 的位置，可以从全局Octomap中提取围绕该路标一定范围内的局部Octomap。 当获取拓扑地图中节点所对应的局部Octomap后，需要将局部Octomap在拓扑地图中进行注 册，以完成基于拓扑地图和Octomap的混合地图。注册时，需要将局部Octomap中无关GPS 路标全部删除，只保留与节点位置最近的GPS路标。由于拓扑地图节点的GPS 定位位置与 GPS 路标的定位位置一般来说都不会重合，在注册后只需保存其中一个。这两者的定位精 度对于相对定位而言都是可以接受的。路标的定位信息更新为拓扑地图中的节点定位位置。 同过计算两者间的相对位置关系，并对GPS 路标的位置在局部占据栅格地图中平移至节点 在地图中的相应位置，并更新路标GPS 坐标为节点的GPS 坐标，即可实现路标的更新。局 部占据栅格地图在拓扑地图中注册结束，标志着混合地图建立的完成。建图结果如图5所示。 165 170 175 180 185 图5 基于Octomap和拓扑地图的混合地图 Fig. 5 Hybrid map based on Octomap and topological map - 7 -
    中国科技论文在线 4 结论 http://www.paper.edu.cn 190 本文基于全局Octomap的创建结果，对混合地图结构中拓扑地图的创建以及混合地图的 生成进行了论述。为了提高拓扑地图生成的效率和准确性，采用了来自开源定位数据网站开 放街道图的数据，并对其文件结构进行了解析，根据文件中各节点的属性，选取其中属于路 口的定位点信息作为拓扑地图的节点组建拓扑地图。同时为了将对应的局部Octomap与拓扑 地图中的节点相关联，在同步定位与地图创建过中，增加了对GPS定位数据的采集，并建立 了GPS路标以记录GPS定位数据与相应的地图体素间的对应关系。最后，通过采用全局最邻 域的方法，将拓扑地图中的节点与GPS路标序列中的路标相关联，并将该路标附近一定范围 内的Octomap作为该节点区域所对应的局部Octomap。通过建立局部Octomap地图与拓扑地图 节点间的对应关系，最终生成了混合地图，极大减少了智能车辆行驶过程中所需的地图数据 量。 [参考文献] (References) [1] Fioraio N, Konolige K. Realtime Visual and Point Cloud SLAM[J]. Proc of the Rgb, 2011. [2] Herbert M, Caillas C, Krotkov E, et al. Terrain mapping for a roving planetary explorer[C]// IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1989. Proceedings. IEEE, 1989:997-1002 vol.2. [3] Baird C A. Elevation map-referenced mechanism for updating vehicle navigation system estimates: US, US4939663[P]. 1990. [4] Martin C, Thrun S. Real-time acquisition of compact volumetric 3D maps with mobile robots[C]// IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2002. Proceedings. ICRA. IEEE, 2002:311-316 vol.1. [5] Li X, Guo X, Wang H, et al. Harmonic volumetric mapping for solid modeling applications[C]// ACM Symposium on Solid and Physical Modeling, Beijing, China, June. DBLP, 2007:109-120. [6] Wurm Kai M, Armin Hornung, Maren Bennewitz, et al. OctoMap: A probabilistic, flexible, and compact 3D map representation for robotic systems[J]. Proc of the Icra Workshop, 2010. [7] Hornung A, Kai M W, Bennewitz M, et al. OctoMap: an efficient probabilistic 3D mapping framework based on octrees[J]. Autonomous Robots, 2013, 34(3):189-206. [8] 江燕华, 熊光明, 姜岩,等. 智能车辆视觉里程计算法研究进展[J]. 兵工学报, 2012, 33(2):214-220. [9] Elfes A. Elfes, A.: Using occupancy grids for mobile robot perception and navigation. Computer 22(6), 46-57[J]. Computer, 1989, 22(6):46-57. [10] Haklay M, Weber P. Openstreetmap: User-generated street maps[J]. Pervasive Computing, IEEE,2008, 7(4): 12-18. 195 200 205 210 215 220 - 8 -
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