一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法、系统及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法，包括以下步骤：利用激光雷达对挖掘对象进行检测，获取挖掘对象的激光雷达数据；利用深度相机对挖掘对象进行检测，获取挖掘对象的深度图像；在激光雷达与深度相机的重合区域内，将激光雷达采集的激光雷达数据与深度相机采集的深度图像进行坐标系转换，并将激光雷达数据和深度图像进行数据融合，得到挖掘对象的地图。优化了传统ICP的目标函数，从而增加了挖掘机在复杂烟尘环境下的定位准确性，精简了运算量，可以降低驾驶员的作业风险，提高挖掘效率。挖掘效率。挖掘效率。

【技术实现步骤摘要】
一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法、系统及装置


[0001]本公开涉及图像识别
，尤其涉及一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法、系统及装置。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]SLAM(Simultaneous localization and mapping)是即时定位与地图构建的英文简称，也称为CML(Concurrent Mapping and Localization)，并发建图与定位。SLAM要解决的问题是：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。
[0004]机器人SLAM技术是机器人领域的基础核心技术，基于激光雷达的SLAM技术是被广泛应用的一种方案，其中基于2D激光雷达的SLAM技术被广泛应用在家庭服务机器人领域。目前挖掘机一般工作在高度粉尘、地形复杂等场所，对操作者的生命健康和身体安全形成了极大的隐患，另外，矿场长时间作业要求会导致工人劳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取挖掘对象的激光雷达数据；获取挖掘对象的深度图像；在激光雷达数据和深度图像所在的重合区域内，将激光雷达数据与深度图像进行坐标系转换，并将激光雷达数据和深度图像进行数据融合，得到挖掘对象的地图。2.如权利要求1所述的一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法，其特征在于，所述激光雷达数据为带有运动畸变的点云数据，获取点云数据后进行数据预处理。3.如权利要求2所述的一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法，其特征在于，所述数据预处理包括，根据激光雷达匀速运动模型消除畸变，得到无畸变点云。4.如权利要求3所述的一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法，其特征在于，对无畸变点云采用顾及点云强度的主成分分析方法从关键点中提取特征点云，得到无畸变特征点云。5.如权利要求4所述的一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法，其特征在于，利用精简顾及点云强度的SMCGICP算法对无畸变特征点云和无畸变点云进行配准，推估当前时刻下的激光雷达的位姿，利用SMCGICP算法得到优化后的激光雷达位姿。6.如权利要求5所述的一种挖掘机复杂环境下SLAM建图定位方法，其特征在于，所述获取挖掘对象的深度图像，包括图像预处理，对深度相机获取的彩色图像进行特征提取，并将有深度值对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张成梁，张文斌，付帅帅，牛晓晓，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：