【技术实现步骤摘要】
本专利技术激光slam涉及，尤其是涉及一种激光slam实时精度评估方法、装置、介质和设备。
技术介绍
1、激光同步定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，slam）在许多领域，如自动驾驶、无人机、增强现实和机器人导航中具有广泛应用。
2、在激光slam系统中，精度评估用于评估定位和地图构建结果的准确性和可靠性。现有的激光精度评估方式常采用高精度轨迹对定位结果进行评估分析，这种方式需要事先提供高精度的轨迹数据，且只能应用在事后分析中，无法实现实时分析。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供激光slam实时精度评估方法、装置、介质和设备，以解决只能应用在事后分析中，无法实现实时分析的问题。
2、一种激光slam实时精度评估方法，所述方法包括：
3、获取当前采集到的目标物体的点云数据；
4、提取点云数据中的几何特征点，并对所述几何特征点进行帧间点云配准，以更新点云地图并计算得到当前帧的激光雷达在世界坐标系下的估计位姿；
5、均匀选取当前的点云地图中的地图点，确定地图点在世界坐标系下的绝对地图点坐标；
6、根据所述绝对地图点坐标和当前帧的激光雷达在世界坐标系下的估计位置计算地图点到激光雷达的估计距离，并获取激光测距距离，计算所述估计距离与所述激光测距距离之间的距离差值；
7、根据地图点的可观测性确定地图点的权值，并根据确定的权值计算当前帧图像位姿的精度评估
8、在其中一个实施例中，所述提取点云数据中的几何特征点，包括：
9、将当前帧的点云数据分割为预设段，且计算每段点云数据的曲率；其中，曲率的计算公式为：
10、
11、上式中，指示目标点，指示在目标点预设范围内的近邻点云数据集，指示目标点的近邻点；
12、按照曲率大小对每段点云数据进行排序，并从非地面点中选取曲率最大的预设n个点作为目标物体几何特征点中的边缘点，选取曲率最小的预设n个点作为目标物体几何特征点中的平面点。
13、在其中一个实施例中，所述对所述几何特征点进行帧间点云配准，包括：
14、对当前帧的边缘点，在上一帧点云中搜索一对匹配点，建立点到线距离最小的约束，表示为：
15、
16、上式中，指示当前帧，指示上一帧；
17、对当前帧的平面点，在上一帧点云中搜索3个匹配点，建立点到面距离最小的约束，表示为：
18、
19、基于几何特征点构建目标方程，表示为：
20、
21、上式中，为两帧间的位姿变换；
22、通过列文伯格-马夸尔特算法迭代优化所述目标方程来对两帧间的几何特征点进行帧间点云配准，以更新点云地图并计算得到当前帧的激光雷达位置点在世界坐标系下的估计位姿。
23、在其中一个实施例中，所述均匀选取当前的点云地图中的地图点，并确定地图点在世界坐标系下的绝对地图点坐标，包括：
24、将当前的点云地图均匀划分为预设数量的方格，并分别在每个方格内筛选出一个约束最小的地图点；
25、基于当前帧的激光雷达在世界坐标系下的估计位姿，将地图点在激光雷达坐标系下的相对地图点坐标转换为在世界坐标系下的绝对地图点坐标。
26、在其中一个实施例中，第i个地图点到激光雷达的估计距离的计算公式，表示为：
27、
28、上式中，指示第i个地图点的估计距离，指示第i个地图点的绝对地图点坐标，指示当前帧的激光雷达在世界坐标系下的估计位置。
29、在其中一个实施例中，所述根据地图点的可观测性确定地图点的权值，包括：
30、令第i个地图点的权值为；其中，
31、。
32、在其中一个实施例中，所述精度评估值的计算公式，表示为：
33、
34、上式中，指示精度评估值，指示第i个地图点到激光雷达的距离差值，指示第i个权值。
35、一种激光slam实时精度评估装置，所述装置包括：
36、数据采集模块，用于获取当前采集到的目标物体的点云数据；
37、地图更新及位姿确定模块，用于提取点云数据中的几何特征点，并对所述几何特征点进行帧间点云配准，以更新点云地图并计算得到当前帧的激光雷达在世界坐标系下的估计位姿；
38、距离估计模块，用于均匀选取当前的点云地图中的地图点，确定地图点在世界坐标系下的绝对地图点坐标；根据所述绝对地图点坐标和当前帧的激光雷达在世界坐标系下的估计位置计算地图点到激光雷达的估计距离，并获取激光测距距离，计算所述估计距离与所述激光测距距离之间的距离差值；
39、精度评估模块，用于根据地图点的可观测性确定地图点的权值，并根据确定的权值计算当前帧图像位姿的精度评估值。
40、一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述激光slam实时精度评估方法的步骤：
41、一种激光slam实时精度评估设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述激光slam实时精度评估方法的步骤：
42、本专利技术提供了激光slam实时精度评估方法、装置、介质和设备，先基于当前采集到的目标物体的点云数据更新点云地图并计算得到当前帧的激光雷达在世界坐标系下的估计位姿；再均匀选取当前的点云地图中的地图点，计算地图点到激光雷达的估计距离，并获取激光测距距离，计算估计距离与激光测距距离之间的距离差值；最后根据地图点的可观测性确定地图点的权值，并根据确定的权值计算当前帧图像位姿的精度评估值。本专利技术相较于现有技术，无需事先提供高精度的轨迹数据，能实现实时分析的效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种激光SLAM实时精度评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取点云数据中的几何特征点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述几何特征点进行帧间点云配准，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述均匀选取当前的点云地图中的地图点，并确定地图点在世界坐标系下的绝对地图点坐标，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第i个地图点到激光雷达的估计距离的计算公式，表示为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据地图点的可观测性确定地图点的权值，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述精度评估值的计算公式，表示为：
8.一种激光SLAM实时精度评估装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种激光SLAM实时精度评估设备
...【技术特征摘要】
1.一种激光slam实时精度评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取点云数据中的几何特征点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述几何特征点进行帧间点云配准，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述均匀选取当前的点云地图中的地图点，并确定地图点在世界坐标系下的绝对地图点坐标，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第i个地图点到激光雷达的估计距离的计算公式，表示为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫臻，李滨，吴俊，
申请(专利权)人：绘见科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。