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摘要：本发明公开了一种全向扫描的多线激光雷达自主定位装置及方法，其方案是，通过连接件将多线激光雷达质心对准云台中心竖直固定于云台上，由云台带动雷达旋转实现一个高度上的全向扫描，避免了雷达结合云台采集数据的不准确。经过采集数据、预处理数据、对数据中激光点求法向量、选取特征激光点集合、对特征激光点集合之间使用灰狼优化算法在局部和全局上迭代搜索得到最优角度距离变化量、通过最优角度距离变化量将特征激光点集合拼接，完成自主定位。本发明可用于智能安防、机器人导航。

主权项：1.一种全向扫描的多线激光雷达自主定位方法，其特征在于，利用灰狼优化算法获取所选云台旋转一周与其下一周特征激光点集合之间的最优角度距离变化量；该自主定位方法的步骤包括如下：步骤1，获取云台每旋转一周的多线激光雷达数据与云台数据：采集云台每旋转一周雷达转动多周扫描得到的所有帧多线激光雷达数据与其对应云台水平方位角度，传输给计算机；步骤2，数据预处理：对云台每旋转一周的多线激光雷达数据与对应云台数据依次进行融合、坐标转换和降噪与滤波处理；步骤3，求云台每旋转一周三维点云数据中所有激光点的法向量：以预处理后云台每旋转一周三维点云数据中每个激光点为圆心，求每个激光点在以半径0.5cm圆为邻域的协方差矩阵，采用奇异值分解法，对所得到每个激光点的协方差矩阵求特征向量和特征向量对应的特征值，选择每个激光点特征值中最小特征值对应的特征向量为该激光点的法向量，完成云台每旋转一周三维点云数据中所有激光点法向量的求取；步骤4，选取云台每旋转一周的特征激光点集合：计算云台每旋转一周每一帧中每个激光点与其邻域内每个激光点的夹角，对每一帧每个激光点与其邻域的所有夹角求平均值，将云台每旋转一周每一帧中平均值大于5的激光点组成云台每旋转一周的特征激光点集合；步骤5，划分立方单元格：将自主定位装置所处三维走廊环境分割成边长为dcm的立方单元格，每个单元格包含云台每旋转一周特征激光点集合中每个激光点；步骤6，用所选云台旋转一周的特征激光点集合标定立方单元格：选取云台旋转一周的特征激光点集合，若该特征激光点集合中存在激光点与立方单元格的中心距离小于将该立方单元格标定为存在物体；步骤7，利用灰狼优化算法获取所选云台旋转一周与其下一周特征激光点集合之间的最优角度距离变化量：步骤7.1，生成所选云台旋转一周的下一周特征激光点集合中每个激光点在每个维度的角度距离变化量：步骤7.2，对每个激光点的角度距离变化量升序排序，从中选取前3个激光点的角度距离变化量；步骤7.3，更新每个激光点在每个维度上的角度距离变化量；步骤7.4，对更新后每个激光点的角度距离变化量升序排序，删除最大角度距离变化量，补入随机生成一个均值为0，方差为rumax的角度距离变化量，选取最小的角度距离变化量；步骤7.5，判断最小角度距离变化量对应激光点与已标定单元格的中心距离是否小于0.1cm，若是，记录该角度距离变化量为最优角度距离变化量并执行步骤8，否则，执行步骤7.2；步骤8，判断是否选完特征激光点集合，若是，执行步骤9，否则，执行步骤6；步骤9，完成自主定位：利用云台旋转的所有特征激光点集合之间的最优角度距离变化量集合，对云台旋转每一周的特征激光点集合进行拼接，实时进行地图构建，完成自主定位。

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