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根據室內外道路特征的不同，所采用的傳感器也不同，因此，設計不同的感知建模算法，以實現識別室內外道路邊界、計算傳感器與道路的位姿關系等信息，構造道路模型。

廊道邊界建模

在廊道場景下，直線障礙集合主要反映了兩側壁面情況，因此基于該先驗信息，判斷直線段障礙物集合OL中直線段的分布情況，并將其分為機器人左側、右側集合。如圖 3.1中所示，olid-xy下的直線段中點位置可用于判別直線段位置，若直線段的中點縱坐標大于零，則劃分為左側直線段集合，反之，則劃分為右側直線段集合。

僅有當左、右側集合中的直線段障礙數量為正時，才進行重組融合，計算道路邊界斜率及道路寬度，否則視為異常情況，放棄該幀數據。具體方法如下：

a.單側直線段集合斜率計算：依次選擇左（或右）側集合中的兩條直線段，并計算二者斜率差值的絕對值，取差值最小的兩條線段的均值作為左（或右）側壁面的斜率，若單側集合中僅有一條直線段，則直接取該直線段的斜率。

b.兩側直線段集合斜率計算：由于兩側壁面存在平行關系，因此將左、右側計算得到的斜率的均值作為廊道壁面的估計斜率，并使用估計斜率修正左、右側直線段，使其成為兩條平行線，作為廊道壁面識別結果，同時也用這兩條平行線段替換眾多雜亂線段，因此直線障礙集合OL簡化為兩條平行線段，如圖 3.1中紅色直線段所示。

c.廊道寬度估算：上述平行的左、右側直線方程，可用于估計廊道的寬度。

針對異常情況帶來的數據波動影響，且機器人運動、環境變化是連續的，因此采用滑動窗濾波算法，提升上述計算結果的平滑度。

雷達位姿求解

如圖 3.1 所示，根據olid-xy及上述廊道邊界識別結果構建環境地圖坐標系olroad-xy，過點olid作道路中心線的垂線，交點是原點olroad，方向如圖。雷達在該環境地圖坐標系olroad-xy的姿態角θlidar為