【技术实现步骤摘要】
一种实时全局点云地图构建方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体是涉及一种实时全局点云地图构建方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建)技术是指车辆建立当前环境下的全局地图并使用该全局地图在任何时间点导航或推断自身位置的过程。随着自动驾驶技术的快速发展，对于车辆位置信息的精度要求越来越高，SLAM技术也越来越受到人们的关注。通过SLAM技术可以实现对自动驾驶车辆的实时定位，并对车辆周围环境进行实时建模与动态更新，保证车辆位置数据的精确性，从而为车辆的决策与控制提供数据支撑。
[0003]目前基于SLAM的定位导航技术主要分为激光SLAM技术和视觉SLAM技术，但这两类SLAM技术均是采用帧间匹配和相对定位的方式来获取车辆的实时位置信息，当车辆行驶在空旷道路上时，由于相邻帧之间的特征变化极不明显或者点云数量过于稀少，会导致车辆无法实现自身定位，从而出现位置丢失的现象，对...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种实时全局点云地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：步骤100、在车辆行驶之前，根据采集的车辆周围环境的多帧第一点云和车辆的多帧第一位姿数据，构建局部点云地图；步骤200、当车辆在既定实验道路上绕行一圈时，根据采集的车辆周围环境的多帧第二点云和车辆的多帧第二位姿数据，对所述局部点云地图进行点云填充以得到静态全局点云地图；步骤300、当车辆在任意道路上行驶时，根据实时采集的车辆周围环境的单帧第三点云和车辆的单帧第三位姿数据，对所述静态全局点云地图进行更新以形成实时全局点云地图。2.根据权利要求1所述的实时全局点云地图构建方法，其特征在于，所述步骤100包括：步骤110、对所述多帧第一点云进行滤波处理；步骤120、对滤波后的多帧第一点云进行下采样处理，得到若干帧第一点云；步骤130、所述多帧第一位姿数据包括多帧第一位置数据和多帧第一姿态数据，将所述多帧第一位置数据由大地坐标系转换到UTM坐标系表示，再结合所述多帧第一姿态数据和所述若干帧第一点云进行时间同步处理，得到第一位姿数据集合和第一点云集合；步骤140、根据经坐标转换后的首帧第一位置数据构建点云地图坐标系，再利用所述第一位姿数据集合将所述第一点云集合转换到所述点云地图坐标系进行叠加，形成局部点云地图。3.根据权利要求2所述的实时全局点云地图构建方法，其特征在于，滤波后的每帧第一点云包含若干个点云数据，所述步骤120包括：将滤波后的多帧第一点云所构成的三维点云空间均匀划分成多个扇形区域，再利用数学模型对落在每一个扇形区域内的所有点云数据进行下采样处理，进而得到若干帧第一点云；所述数学模型为：其中，S
k
为第k个扇形区域，p
ki
为落在第k个扇形区域内的第i个点云数据，其由激光雷达采集且在激光雷达坐标系下的位置信息为(px
ki
,py
ki
,pz
ki
)，arctan(px
ki
,py
ki
)为X轴正方向与通过点(px
ki
,py
ki
)和坐标原点的射线之间的夹角，s为所述多个扇形区域的数量，P为滤波后的多帧第一点云所包含的所有点云数据，为所述三维点云空间。4.根据权利要求2所述的实时全局点云地图构建方法，其特征在于，在所述步骤130中，结合经坐标转换后的多帧第一位置数据、所述多帧第一姿态数据和所述若干帧第一点云进行时间同步处理，得到第一位姿数据集合和第一点云集合包括：步骤131、根据经坐标转换后的多帧第一位置数据和所述多帧第一姿态数据，确定待匹配的多帧第四位姿数据；步骤132、将所述多帧第四位姿数据以时间戳由小到大的顺序存储至第一预设队列，将所述若干帧第一点云以时间戳由小到大的顺序存储至第二预设队列；
步骤133、从所述第一预设队列中读取排列在最前的单帧第四位姿数据，从所述第二预设队列中读取排列在最前的单帧第一点云；步骤134、判断所述单帧第四位姿数据的时间戳与所述单帧第一点云的时间戳之间的差值绝对值是否小于等于预设时间阈值；若是，则从所述第一预设队列中提取所述单帧第四位姿数据进行保存，从所述第二预设队列中提取所述单帧第一点云进行保存，再执行步骤135；若否，则将时间戳更小的所述单帧第四位姿数据从所述第一预设队列中剔除，或者将时间戳更小的所述单帧第一点云从所述第二预设队列中剔除，...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹智帅，段本意，聂琳真，唐灵峰，
申请(专利权)人：佛山仙湖实验室，
类型：发明
国别省市：
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