一种三维地图的构建方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种三维地图的构建方法、装置、设备及存储介质，方法包括：控制机器人调用激光雷达对指定的区域采集第一点云、同时调用双目相机对所述区域采集第二点云，所述双目相机为RGB

【技术实现步骤摘要】
一种三维地图的构建方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，尤其涉及一种三维地图的构建方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping，SLAM)在机器人导航领域中是一个重要的环节。机器人搭载多种传感器，对探索过的环境建立一个全局的地图，同时能够在任何时候，利用该地图推测自身的位置。其中，传感器的数据特征和观测数据相关性直接影响着机器人的定位和地图构建的精度。
[0003]对于在密闭电缆沟的施工过程中，人工放线施工的难度大且存在安全风险，可以通过放线机器人来代替人工完成放线工作。利用激光雷达采集到的点云较为稀疏，用稀疏的点云建立的三维地图中，部分信息会缺失。另外，放线机器人工作环境比较复杂，存在光线暗、对比度低且障碍物在不同的高度等情况，利用双目视觉采集点云时受环境影响较大，环境条件不满足时双目视觉采集的点云偏差较大，建立的三维地图也会相应的存在较大误差。

技术实现思路

>[0004]本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维地图的构建方法，其特征在于，所述方法包括：控制机器人调用激光雷达对指定的区域采集第一点云、同时调用双目相机对所述区域采集第二点云，所述双目相机为RGB
‑
D相机；计算所述第一点云与所述第二点云之间的偏差；若所述偏差大于预设的第一阈值，则根据所述第一点云对所述区域构建三维地图；若所述偏差小于或等于预设的第一阈值，则将所述第一点云与所述第二点云融合为第三点云，根据所述第三点云对所述区域构建三维地图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一点云与所述第二点云之间的偏差，包括：计算所述第一点云的第一中心；计算所述第二点云的第二中心；计算所述第一中心与所述第二中心之间的距离，作为所述第一点云与所述第二点云之间的偏差。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一点云与所述第二点云融合为第三点云，包括：将所述第一点云与所述第二点云投影到同一平面上；将所述第一点云进行刚性变换，直至所述第一点云与所述第二点云对齐；针对已对齐的所述第一点云与所述第二点云，基于所述激光雷达与所述双目相机之间的关系计算所述第一点云与所述第二点云之间的误差；若所述误差小于预设的第二阈值，则将所述第一点云的坐标乘以第一权重得到第一结果，将所述第二点云的坐标乘以第二权重得到第二结果，计算所述第一结果与所述第二结果的和值作为第三点云的坐标，将所述第三点云的坐标作为融合结果，其中，若所述激光雷达的精度高于所述双目相机的精度，则所述第一权重大于所述第二权重，若所述激光雷达的精度低于所述双目相机的精度，则所述第一权重小于所述第二权重；若所述误差大于或等于预设的第二阈值，则调整所述激光雷达与所述双目相机之间的关系，返回执行所述针对已对齐的所述第一点云与所述第二点云，基于所述激光雷达与所述双目相机之间的关系计算所述第一点云与所述第二点云之间的误差。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对已对齐的所述第一点云与所述第二点云，基于所述激光雷达与所述双目相机之间的关系计算所述第一点云与所述第二点云之间的误差，包括：针对已对齐的所述第一点云与所述第二点云，计算所述第一点云的几何特征与所述第二点云的几何特征，所述几何特征包括平均距离δ、曲率ρ和法向角φ；通过如下公式计算所述第一点云与所述第二点云之间的误差：其中，E为所述第一点云与所述第二点云之间的误差，N
m
为所述第一点云中的点云个数，
N
d
为所述第二点云中的点云个数，P
k
和P
k+1
为一对成对点云，ω
i,j
是成对点云的加权系数，m
i
为所述第一点云中的第i个点，d
j
为所述第二点云中的第j个点，ΔR是m
i
与d
j
之间的旋转矩阵，Δt是m

【专利技术属性】
技术研发人员：黄威，邓百川，王海燕，黄成勇，陈义，吴建芳，林永茂，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司惠州供电局，
类型：发明
国别省市：