一种构建三维地图的方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种构建三维地图的方法包括：获得激光扫描仪的输出数据，构建室内环境的二维地图；该移动机器人利用所建二维地图进行自主导航，获得该移动机器人的位姿及位姿变换矩阵；在该移动机器人自主导航的同时，利用该Kinect传感器获取室内环境的二维图像，将二维图像转换成三维点云图像，并与相邻点云图像进行拼接，获得该Kinect传感器位姿及位姿变换矩阵；利用卡尔曼滤波获得该Kinect传感器的最优位姿及最优位姿变换矩阵；根据该Kinect传感器的最优位姿及最优位姿变换矩阵，完成相邻点云图像拼接，构建出室内环境的三维地图。采用本发明专利技术，提高了移动机器人在室内导航过程的定位精度，避免出现图像拼接的错误匹配，克服了在重复区域中图像匹配混乱的现象。

【技术实现步骤摘要】
一种构建三维地图的方法
本专利技术涉及一种室内环境地图构建方法，尤其涉及一种基于二维地图下融合蒙特卡罗定位和特征点法构建三维地图的方法。
技术介绍
随着计算机技术，卫星定位系统以及互联网技术的飞速发展，基于室内环境构图以及定位技术在现实生活中得到了大量应用。当前，室内环境的地图构建问题已经变成了一个热门领域，虽然基于激光雷达构建二维地图的方法已经相对成熟和完整，但却无法获取物体的真实三维形状，只能得到一个平面，使得定位效果不佳。目前，在室内三维地图构建方法中比较流行的是利用特征点来估计相机运动(特征点法)和根据图像的像素灰度信息来计算相机运动(直接法)，但是以上方法都会受到光照、亮度，以及环境中重复区域的影响，出现错误的图像匹配，耗时且准确性较差。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种构建三维地图的方法。可解决移动机器人在室内导航过程中定位精度不高，误差大等问题。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种构建三维地图的方法，所述方法以具有车轮编码器、激光扫描仪和Kinect传感器的移动机器人为载体实施，具体包括以下步骤：S1、构建室内环境的二维地图；S2、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种构建三维地图的方法，其特征在于，所述方法以具有车轮编码器、激光扫描仪和Kinect传感器的移动机器人为载体实施，具体包括以下步骤：S1、构建室内环境的二维地图；S2、使用所述二维地图进行自主导航，在所述自主导航过程中使用所述Kinect传感器获取所述室内环境的二维图像，将所述二维图像转换成三维点云图像，并与相邻点云图像进行拼接，获得所述Kinect传感器位姿及位姿变换矩阵；S3、使用卡尔曼滤波获得所述Kinect传感器的最优位姿及最优位姿变换矩阵；S4、根据所述最优位姿及最优位姿变换矩阵完成相邻点云图像拼接，构建出所述室内环境的三维地图。

【技术特征摘要】
1.一种构建三维地图的方法，其特征在于，所述方法以具有车轮编码器、激光扫描仪和Kinect传感器的移动机器人为载体实施，具体包括以下步骤：S1、构建室内环境的二维地图；S2、使用所述二维地图进行自主导航，在所述自主导航过程中使用所述Kinect传感器获取所述室内环境的二维图像，将所述二维图像转换成三维点云图像，并与相邻点云图像进行拼接，获得所述Kinect传感器位姿及位姿变换矩阵；S3、使用卡尔曼滤波获得所述Kinect传感器的最优位姿及最优位姿变换矩阵；S4、根据所述最优位姿及最优位姿变换矩阵完成相邻点云图像拼接，构建出所述室内环境的三维地图。2.根据权利要求1所述的构建三维地图的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：S21、在该移动机器人自主导航过程中，通过自适应蒙特卡洛定位方法，获取该移动机器人在不同时刻的位姿；S22、根据李群、李代数和罗德里格斯公式，计算获得该移动机器人的位姿及位姿变换矩阵。3.根据权利要求2所述的构建三维地图的方法，其特征在于，所述二维图像包括彩色图像和深度图像，根据所述Kinect传感器的内参矩阵和ORB算法计算所述二维图像的特征点，完成相邻两...

【专利技术属性】
技术研发人员：范衠，李冲，朱贵杰，卞新超，陈文钊，邱本章，游煜根，胡星晨，
申请(专利权)人：汕头大学，
类型：发明
国别省市：广东,44