八叉树地图的构建系统、方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种八叉树地图的构建系统、方法、装置及电子设备。包括：激光雷达传感器，其用于获取周围环境的点云数据；惯性导航单元，其用于获取设备的加速度信息和角速度信息；数据处理控制单元，其与激光雷达传感器和惯性导航单元连接，将加速度信息和角速度信息进行预积分得到激光雷达传感器的当前位姿信息，通过当前位姿信息对点云数据进行畸变矫正；通过曲率法检测点云中数据的特征点，利用特征点进行场景关联计算激光雷达传感器的位姿变换信息和当前点云在空间中的位置信息，根据位姿变换信息和位置信息创建并更新八叉树地图。该八叉树地图的构建系统改善了现有技术中利用八叉树地图估计点云的运动的精度较差的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
八叉树地图的构建系统、方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及三维未知空间的场景关联和构建
，尤其是涉及一种八叉树地图的构建系统、方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]同时定位与地图构建(SLAM)是机器人研究的热点和难点，根据激光测距传感器的类型主要可以分为2D SLAM和3D SLAM。对于2D SLAM，目前常用的地图形式为栅格地图，栅格地图更利于机器人的定位与导航，但2D SLAM的定位与导航往往依赖于二维的平面，对于传感器高度变化没有更好的解决方案，因此，3D SLAM更符合实际使用。
[0003]对于3D SLAM，目前主要研究集中在估计机器人位姿，常采用的地图形式往往是特征点地图，例如：LOAM、Lego
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LOAM、LIO
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SAM等主流算法，虽然特征点云地图对于机器人的位姿变化计算更为简便，但点特征点云地图的缺点也相对明显。首先，特征点云地图的规模相对很大，提供了很多不必要的细节，造成存储空间的浪费；其次，由于特征点云地图时由点叠加而成，对于运动的物体，点云地图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种八叉树地图的构建系统，其特征在于，包括：激光雷达传感器，其用于获取周围环境的点云数据；惯性导航单元，其用于获取设备的加速度信息和角速度信息；数据处理控制单元，其与所述激光雷达传感器和所述惯性导航单元连接，将加速度信息和角速度信息进行预积分得到所述激光雷达传感器的当前位姿信息，通过当前位姿信息对点云数据进行畸变矫正；通过曲率法检测点云中数据的特征点，利用特征点进行场景关联计算所述激光雷达传感器的位姿变换信息和当前点云在空间中的位置信息，根据所述位姿变换信息和所述位置信息创建并更新八叉树地图。2.根据权利要求1所述的八叉树地图的构建系统，其特征在于，所述数据处理控制单元进一步用于：筛选点云数据的关键帧并将所述关键帧作为图优化的节点，加入惯性导航单元的预积分信息作为节点之间的约束信息，在构建图优化约束和筛选约束后，进行位姿的更新，并根据更新后的位姿信息对八叉树地图进行再更新。3.根据权利要求2所述的八叉树地图的构建系统，其特征在于，所述筛选约束包括：两个关键帧之间需要一定的距离；当前帧跟踪少于参考关键帧的75％；当前帧跟踪少于50个地图点云，关键帧与地图之间需要一定的差别；关键帧本身特征点充足且分布均匀。4.根据权利要求2所述的八叉树地图的构建系统，其特征在于，所述图优化约束包括：惯性导航单元的预积分信息；减少累积误差。5.一种八叉树地图的构建方法，其特征在于，所述方法具体包括：S101，通过激光雷达传感器获取周围环境的点云数据；S102，通过惯性导航单元获取设备的加速度信息和角速度信息；S103，通过数据处理控制单元将加速度信息和角速度信息进行预积分得到所述激光雷达传感器的当前位姿信息；S104，通过当前位...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓磊，蔡云飞，任国全，祁敏，唐香珺，吴定海，王怀光，范红波，张云强，周景涛，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
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