点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：采集待建图区域的多帧点云数据，并从采集的所述多帧点云数据中选取若干点云关键帧，组成点云关键帧序列；查找并保留所述点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，以对所述点云关键帧序列进行优化；根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图。本申请能够节省内存空间和计算资源，满足3D场景需求，提升点云地图的定位精度。提升点云地图的定位精度。提升点云地图的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及点云地图
，具体涉及一种点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]传统的点云地图是通过珊格建图方式得到的，该方式以覆盖栅格的方法剔除动态点云而建立的2D栅格地图，主要是对地图进行珊格化处理(2D下表示为用正方形格子代替空间中的点)，然后在建图过程中每获取一个关键帧，就对该关键帧的每一束激光进行ray
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casting(光线投射)处理，ray
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casting过程中记录所有经过的珊格，对其打分(初始值一般为0.5)，对ray
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casting没有击中的珊格的打分降低一部分权重，对ray
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casting击中的珊格的打分增加一部分权重，完成整个建图过程后会获得一个整体的2D珊格地图，这个2D珊格地图即为去除动态点云以后的地图，其定位精度低。此外，ray
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casting过程的运算复杂度较高(设对地图进行珊格化处理后的栅格总数为n，那么进行ray
‑
casting处理的运算复杂度则为O(n2))，计算耗时长，有限的计算资源难以支持，且传统的2D栅格地图所需的内存空间较大，已无法满足当下3D场景的需求。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质，旨在节省内存空间和计算资源，满足3D场景需求，提升点云地图的定位精度。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种点云地图构建方法，包括：
[0005]采集待建图区域的多帧点云数据，并从采集的所述多帧点云数据中选取若干点云关键帧，组成点云关键帧序列；
[0006]查找并保留所述点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，以对所述点云关键帧序列进行优化；
[0007]根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图。
[0008]第二方面，本申请实施例还提供了一种点云地图构建装置，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行上述的点云地图构建方法。
[0009]第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现上述的点云地图构建方法。
[0010]本申请实施例提供了一种点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质，该点云地图构建方法首先采集待建图区域的多帧点云数据，并从采集的多帧点云数据中选取若干点云关键帧，组成点云关键帧序列；然后查找并保留点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，实现对点云关键帧序列的优化，再根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图。通过查找并保留点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云的方式，即可
达到剔除点云关键帧序列中动态点云的目的，实现对点云关键帧序列的优化，再根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图，能够提升点云地图的质量，从而提升了点云地图的定位精度，且建图过程中只需要在有点云的空间储存点云数据，节省了内存空间，能够满足3D场景需求，此外，建图的运算复杂度相比于传统珊格建图的运算算复杂度要低，节省了计算资源。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0012]图1是本申请点云地图构建方法一实施例的流程示意图；
[0013]图2是本申请点云地图构建方法另一实施例的流程示意图；
[0014]图3是本申请点云地图构建方法另一实施例的细化流程示意图；
[0015]图4是本申请点云地图构建方法一实施例涉及的由优化后的点云关键帧序列构建得到的点云地图示例图；
[0016]图5是本申请点云地图构建方法一实施例涉及的剔除点云地图中动态点云后得到的目标点云地图示例图；
[0017]图6是本申请一实施例提供的一种点云地图构建装置的示意性框图。
[0018]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0019]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0020]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0021]附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0022]应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0023]还应当进理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0024]下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0025]请参阅图1，图1是本申请一实施例提供的点云地图构建方法的流程示意图。其中，该点云地图构建方法可以应用于计算机设备中。以下将以点云地图构建方法应用于计算机
设备中为例进行详细说明。
[0026]如图1所示，该点云地图构建方法具体包括步骤S101至步骤S103。
[0027]S101、采集待建图区域的多帧点云数据，并从采集的所述多帧点云数据中选取若干关键帧，组成点云关键帧序列。
[0028]其中，利用激光雷达对待建图区域进行激光扫描，以采集待建图区域的多帧点云数据。可以理解的是，由于激光扫描光束受物体遮挡的原因，通过一次扫描难以获取整个待建图区域的点云数据，因此需从不同方位多次对待建图区域进行扫描，从而获得多帧点云数据，换而言之，这多帧点云数据是在不同位置和不同时间获得的激光扫描结果。之后，从采集的多帧点云数据中选取若干帧点云数据作为点云关键帧，组成点云关键帧序列，可以理解的是，点云关键帧序列的各个点云关键帧是依据扫描时间从前往后排列的。
[0029]示例性的，选取点云关键帧的方式例如从采集的多帧点云数据中每间隔N帧选取一帧点云数据作为点云关键帧，其中，考虑到激光雷达在两点云关键帧之间移动距离越短，两点云关键帧之间的相关性越大，共同点云越多，因此可以设定较小的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云地图构建方法，其特征在于，包括：采集待建图区域的多帧点云数据，并从采集的所述多帧点云数据中选取若干点云关键帧，组成点云关键帧序列；查找并保留所述点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，以对所述点云关键帧序列进行优化；根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找并保留所述点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，包括：采用KD
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Tree算法在所述相邻点云关键帧的后一点云关键帧中搜索同样存在于前一点云关键帧的点云，以确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云；剔除所述相邻点云关键帧中除所述共同点云之外的点云，以保留所述相邻点云关键帧之间的共同点云。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用KD
‑
Tree算法在所述相邻点云关键帧的后一点云关键帧中搜索同样存在于前一点云关键帧的点云，以确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云，包括：建立世界坐标系，将所述相邻点云关键帧的点云投影至所述世界坐标系下；创建所述前一点云关键帧的点云对应的KD
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Tree，遍历所述后一点云关键帧的点云，以在所述后一点云关键帧中搜索与所述前一点云关键帧的点云匹配的邻近点云，获得多个匹配点云对；根据多个所述匹配点云对确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述匹配点云对确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云，包括：计算各个所述匹配点云对的两个点云之间的欧式距离；根据各个所述匹配点云对的所述欧式距离，从多个所述匹配点云对中确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宁，梁治谋，
申请(专利权)人：深圳优艾智合机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：