用于建图的数据处理方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种用于建图的数据处理方法及装置，其中方法通过：获取点云数据、惯性测量数据以及定位数据；对所述惯性测量数据以及定位数据进行处理得到高频位姿信息；将所述高频位姿信息与所述点云数据进行处理并得到数据包信息；根据所述数据包信息得到所述点云数据中各个点的坐标；根据所述各个点的坐标构建得到对应的点云地图。达到了能够得到高精度地图的目的，从而通过常用的组合导航方案中的惯性测量数据以及定位数据进行融合，组合后可以避免定位数据由于遮挡或信号失锁时无法定位问题，同时避免惯性测量数据的累积误差问题，与点云数据进行融合，建图时无需进行回环检测，使用惯性测量数据以及定位数据进行绝对定位无需考虑重定位问题。

Data Processing Method and Device for Mapping

【技术实现步骤摘要】
用于建图的数据处理方法及装置
本申请涉及地图构建
，具体而言，涉及一种用于建图的数据处理方法及装置。
技术介绍
目前，机器人构建地图的方法有很多，同时定位与地图构建(SimultaneousLocalizationAndMapping，简称SLAM)为最常用的方法，其通常是指在机器人或者其他载体上，通过对各种传感器数据进行采集和计算，生成对其自身位置姿态的定位和场景地图信息的系统，它在自动驾驶、服务型机器人、无人机、AR/VR等领域有着广泛的应用，可以说凡是拥有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统。一般来讲，SLAM系统通常都包含多种传感器和多种功能模块。而按照核心的功能模块来区分，目前常见的机器人SLAM系统一般具有两种形式：基于激光雷达的SLAM(激光SLAM)和基于视觉的SLAM(VisualSLAM或VSLAM)。激光SLAM通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。其具备距离测量比较准确，误差模型简单，点云的处理也比较容易，同时点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于建图的数据处理方法，其特征在于，包括：获取点云数据、惯性测量数据以及定位数据；对所述惯性测量数据以及定位数据进行处理得到高频位姿信息；将所述高频位姿信息与所述点云数据进行处理并得到数据包信息；根据所述数据包信息得到所述点云数据中各个点的坐标；根据所述各个点的坐标构建得到对应的点云地图。

【技术特征摘要】
1.一种用于建图的数据处理方法，其特征在于，包括：获取点云数据、惯性测量数据以及定位数据；对所述惯性测量数据以及定位数据进行处理得到高频位姿信息；将所述高频位姿信息与所述点云数据进行处理并得到数据包信息；根据所述数据包信息得到所述点云数据中各个点的坐标；根据所述各个点的坐标构建得到对应的点云地图。2.根据权利要求1所述的用于建图的数据处理方法，其特征在于，所述将所述高频位姿信息与所述点云数据进行处理并得到数据包信息，包括：将所述高频位姿信息与所述点云数据进行时间同步对准；得到同一时刻的高频位姿信息与点云数据，并得到所述数据包信息。3.根据权利要求1所述的用于建图的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述数据包信息得到所述点云数据中各个点的坐标，包括：根据所述数据包信息计算得到所述点云数据中各个点的空间绝对坐标；以及根据所述数据包信息计算得到所述点云数据中各个点投影到utm直角坐标系下的坐标。4.根据权利要求3所述的用于建图的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述各个点的坐标构建得到对应的点云地图；包括：根据所述各个点的空间绝对坐标构建得到地图信息；将所述地图信息写入pcd格式文件中构建得到3D点云地图。5.根据权利要求3所述的用于建图的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述各个点的坐标构建得到对应的点云地图；包括：确定所述utm坐标系与像素坐标系的转换关系；根据所述转换关系确定所述像素坐标系中各个像素所对应的点云数据中的各个点，并得到第一对应关系；根据所述第一对应关系以及各个点的utm坐标得到2D点云地图。6.一种用于建图的数据处理装置，其特征在于，包括：数据获取单元，用于获取点云数据、惯性测量数据以及定位数据；第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：支涛，李耀宗，
申请(专利权)人：北京云迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11