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一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法技术

技术编号:39980140 阅读:34 留言:0更新日期:2024-01-09 01:27
本发明专利技术公开了一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法,涉及点云配准领域,该方法首先通过3D激光雷达对环境进行扫描,得到带有线束信息的三维激光点云数据帧;对点云数据帧提取稳健的聚合关键点,然后将提取的聚合关键点输入描述符生成算法,该算法以向量的表示形式生成描述符,在配准环节,采用类似汉明距离的计算方法来判断两个描述符的相似性,将具有高相似性的两个LiDAR扫描的描述符进行匹配。与现有技术相比,本发明专利技术能帮助解决目前三维激光点云表达不适配问题,并且进一步提升点云匹配的准确率和速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及点云数据处理,尤其涉及一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法


技术介绍

1、无人扫地车经常工作在室外环境中,需要实时的定位与建图,这个过程中需要将3d激光雷达的扫描进行配准,而多线激光点云比较稀疏,对特征点提取时会对草或者树叶返回的点进行处理,但这样的特征对于扫描匹配来说非常不可靠,即使激光打到同一个物体上,每次也不一定返回同一个点,虽然icp的原理和实现都非常简单,而点到点icp的基本原理是将一个点云中的每个点与另一个点云进行配准,这就会带来一些问题。

2、基于这些问题,近年来业界对icp进行了多种改进,例如将一个点与多个点进行匹配,或者将一个点与另一些点的统计量进行配准,具体的方法有点到线icp、点到面icp、ndt等方法。

3、无论是点到线icp还是点到面icp,与原始的icp最大的区别是不再将点和某个单独的点进行配准,而是与某个统计量进行配准。点到线的icp对局部点进行直线拟合,而点到面的icp是对局部点进行平面拟合,但这都需要精确地知道线和面的参数,后来发现这不是必要的;

4、ndt方法将点云本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法,其特征在于,所述S1中线束信息通过多线激光雷达驱动直接获取,或者通过3D点云坐标,依据每个点相对激光坐标x-y平面的夹角划分到不同的线束上,其计算公式为:

3.如权利要求1所述的一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法,其特征在于,所述S4中将不同方向的聚合关键点形成描述符的具体操作为:

4.如权利要求1所述的一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法,其特征在于,所述S5中匹配描述符的具体操作为:

【技术特征摘要】

1.一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的一种用于无人扫地车的三维激光点云配准方法,其特征在于,所述s1中线束信息通过多线激光雷达驱动直接获取,或者通过3d点云坐标,依据每个点相对激光坐标x-y平面的夹角划分到不同的线束上...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙成富张东京叶青平杨雷倪洋李敏邹佳辰
申请(专利权)人:淮阴工学院
类型:发明
国别省市:

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