一种地图构建方法技术

本发明专利技术公开了一种地图构建方法

【技术实现步骤摘要】
一种地图构建方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种地图构建方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着科技的进步与社会的发展，同步定位和建图技术越来越成为机器人领域的一个研究热点
。
在移动机器人应用场景中，常常通过机载相机或激光雷达对工作环境进行感知以及导航地图的构建，但存在大量的工作场景
(
如雨天
、
雾天
、
光线条件较差等场景
)
会对机载相机或激光雷达有较大的测量干扰，导致感知以及导航地图构建产生很多干扰信息，易造成地图构建的不准确
、
难度大的问题，从而导致移动机器人
(
如无人机
)
无法稳定控制，诱发炸机风险，也影响了移动机器人的工作效率
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种地图构建方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，以实现准确的地图构建
。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种地图构建方法，包括：
[0005]采集无人机的传感器数据，传感器数据包括实时动态定位
(Real Time Kinematic
，
RTK)
数据
、
惯性测量单元
(Inertial Measurement Unit
，
IMU)
数据和毫米波雷达数据；
[0006]对
RTK
数据
、IMU
数据和毫米波雷达数据进行时间同步处理；
[0007]将毫米波雷达数据转换至时间同步后的
RTK
数据和
IMU
数据对应的惯性坐标系下；
[0008]根据贝叶斯概率更新模型构建无人机所处环境的三维地图
。
[0009]第二方面，本专利技术实施例提供了一种地图构建装置，包括：
[0010]数据采集模块，用于采集无人机的传感器数据，传感器数据包括实时动态定位
RTK
数据
、
惯性测量单元
IMU
数据和毫米波雷达数据；
[0011]数据处理模块，用于对
RTK
数据
、IMU
数据和毫米波雷达数据进行时间同步处理；
[0012]数据转换模块，用于将毫米波雷达数据转换至时间同步后的
RTK
数据和
IMU
数据对应的惯性坐标系下；
[0013]地图构建模块，用于根据贝叶斯概率更新模型构建无人机所处环境的三维地图
。
[0014]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：
[0015]至少一个处理器；以及
[0016]与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0017]存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所述的地图构建方法
。
[0018]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的地图构建方法
。
[0019]本专利技术实施例提供了一种地图构建方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，首先通过采集无人机的传感器数据，传感器数据包括实时动态定位
RTK
数据
、
惯性测量单元
IMU
数据和毫米波雷达数据；再对
RTK
数据
、IMU
数据和毫米波雷达数据进行时间同步处理；再将毫米波雷达数据转换至时间同步后的
RTK
数据和
IMU
数据对应的惯性坐标系下；最后根据贝叶斯概率更新模型构建无人机所处环境的三维地图
。
上述技术方案，通过在无人机上安装毫米波雷达搭配
RTK
和
IMU
传感器，并采集传感器数据，避免了恶劣环境对无人机的干扰，提升了无人机对工作环境的感知力，有助于提高地图构建的精确度；再通过对
RTK
数据
、IMU
数据和毫米波雷达数据进行时间同步处理，将毫米波雷达数据转换至时间同步后的
RTK
数据和
IMU
数据对应的惯性坐标系下，弱化了噪声测量数据带来的干扰和不确定性，有助于提高地图构建的精确度；最后根据贝叶斯概率更新模型构建三维地图，有助于构建更高精度的地图，从而保障了无人机的飞行控制，提升了无人机的作业效率
。
[0020]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围
。
本专利技术的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0021]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征
、
优点及方面将变得更加明显
。
贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素
。
应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制
。
[0022]图1为本专利技术实施例一提供的一种地图构建方法的流程图；
[0023]图2为本专利技术实施例一提供的另一种地图构建方法的流程图；
[0024]图3为本专利技术实施例二提供的一种地图构建方法的流程图；
[0025]图4为本专利技术实施例三提供的一种地图构建装置的结构示意图；
[0026]图5为本专利技术实施例四提供的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0027]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明
。
可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定
。
此外，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合
。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构
。
[0028]在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法
。
虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地
、
并发地或者同时实施
。
此外，各步骤的顺序可以被重新安排
。
当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤
。
所述处理可以对应于方法
、
函数
、
规程
、
子例程
、
子程序等等<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种地图构建方法，其特征在于，包括：采集无人机的传感器数据，所述传感器数据包括实时动态定位
RTK
数据
、
惯性测量单元
IMU
数据和毫米波雷达数据；对所述
RTK
数据
、
所述
IMU
数据和所述毫米波雷达数据进行时间同步处理；将所述毫米波雷达数据转换至时间同步后的所述
RTK
数据和所述
IMU
数据对应的惯性坐标系下；根据贝叶斯概率更新模型构建所述无人机所处环境的三维地图
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述
RTK
数据
、
所述
IMU
数据和所述毫米波雷达数据进行时间同步处理之前，还包括：根据所述毫米波雷达数据中的强度数据和旁瓣观测数据处理噪声测量数据
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述
RTK
数据
、
所述
IMU
数据和所述毫米波雷达数据进行时间同步处理，包括：根据所述
RTK
数据和所述
IMU
数据确定所述无人机的定位信息和姿态信息；对于所述毫米波雷达数据的目标帧，确定与所述目标帧的时间戳相邻的前一帧
RTK
数据和
IMU
数据对应的第一定位信息和第一姿态信息，以及与所述目标帧的时间戳相邻的后一帧
RTK
数据和
IMU
数据对应的第二定位信息与第二姿态信息；对所述第一定位信息与所述第二定位信息进行插值，得到所述目标帧对应的定位信息；对所述第一姿态信息与所述第二姿态信息进行插值，得到所述目标帧对应的姿态信息
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述毫米波雷达数据转换至时间同步后的所述
RTK
数据和所述
IMU
数据对应的惯性坐标系下，包括：将转换矩阵乘以所述毫米波雷达数据，得到在时间同步后的所述
RTK
数据和所述
IMU
数据对应的惯性坐标系下的毫米波雷达数据；其中，所述转换矩阵根据时间同步后的所述
RTK
数据和所述
IMU
数据确定
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：展志昊，孙祥，史大伟，
申请(专利权)人：南京拓攻自动驾驶技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：