【技术实现步骤摘要】
本公开涉及自动驾驶技术和机器人，本公开尤其涉及一种雷达里程计及建图方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，无人驾驶技术的发展取得了显著成果，slam(simultaneouslocalization and mapping，即时定位与地图构建)技术在其中发挥着越来越重要的作用。由于受光照条件影响较大，纯视觉的slam方案，难以处理夜间等光照条件较差的场景，从而制约了无人驾驶技术在夜间环境中的应用。为实现全天候、全场景的无人驾驶技术，越来越多的车企开始考虑在自家无人驾驶车上安装激光雷达，以提升车辆的感知和slam能力。然而，传统的机械旋转式激光雷达制作工艺较为复杂，成本较高，且其体型较大，难以满足量产要求。因此，新型的半固态激光雷达技术受到车企的青睐。与360度的机械旋转式雷达相比，半固态雷达的fov(field of view)仅有120度。为解决小fov带来的问题，当前较为常用的手段就是采用多雷达拼接技术。为了解现有技术的发展状况，本公开专利对已有的专利和论文进行了检索、比较和分析，筛选出如下与本公开专利相关度比较高的技术方案。
2、技术1：《robust odometry and mapping for multi-lidar systems withonline extrinsic calibration》提出了一种基于多雷达的里程计和建图方案。该方案共有三个阶段组成：数据预处理阶段，按照loam(loam:lidar odometry and mapping inreal-time)提取线面特
技术实现思路
1、本公开提供了一种雷达里程计及建图方法、装置、电子设备及存储介质。
2、一方面，提供了一种雷达里程计及建图方法，包括：
3、对目标对象输入的点云帧数据进行预处理，得到预处理后的点云帧数据；
4、将目标对象的点云帧中的点与子图进行配准，得到配准结果，将所述配准结果作为所述子图的构建模块基础数据，其中，所述配准结果包括当前点的位姿；
5、对所述点云帧存储的空间进行体素化，将所述当前点的位姿以及所述预处理后的点云帧数据投影到所述空间体素中，获取当前空间体素中点的第一更新值和第二更新值，基于所述第一更新值和所述第二更新值更新所述子图的构建模块基础数据，基于更新后的子图构建模块基础数据构建子图。
6、在一种可选的实施例中，所述获取当前空间体素中点的第一更新值和第二更新值，包括：
7、获取落在当前空间体素中的点在预设坐标系下的坐标值；
8、基于所述落在当前空间体素中的点在预设坐标系下的坐标值得到所述第一更新值；
9、基于所述第一更新值、落在当前空间体素中点的总数量与所述落在当前空间体素中的点在预设坐标系下的坐标值得到所述第二更新值。
10、在一种可选的实施例中，所述获取落在当前空间体素中的点在预设坐标系下的坐标值，包括：
11、获取所述当前点所在第一层空间体素的索引值，若所述第一层空间体素的索引值满足预设条件，则获取所述当前点所在第二层空间体素的索引值；
12、若所述第二层空间体素的索引值满足所述预设条件，则所述当前点落在当前空间体素中，获取所述当前点在预设坐标系下的坐标值。
13、在一种可选的实施例中，获取所述当前点所在第一层空间体素的索引值，包括通过如下公式得到所述当前点所在第一层空间体素的索引值：
14、
15、其中：p.x、p.y、p.z分别表示当前点p在预设坐标系下的坐标值；i1x、i1y、i1z分别表示当前点p所在第一层体素的索引值；r1表示第一层体素的精度值。
16、在一种可选的实施例中，获取所述当前点在预设坐标系下的坐标值，包括通过如下公式得到所述获取所述当前点所在第二层空间体素的索引值：
17、
18、其中：p.x、p.y、p.z分别表示当前点p在预设坐标系下的坐标值；i2x、i2y、i2z分别表示当前点p所在第二层体素的索引值；r2表示第二层体素的精度值。
19、在一种可选的实施例中，对目标对象输入的点云帧数据进行预处理，包括：
20、获取所述当前点云帧中的点距离目标对象中心距离的中位数；
21、当所述当前点云帧中的点距离目标对象中心距离的中位数小于预设中位数阈值时，剔除所述当前点云帧中的点数据。
22、在一种可选的实施例中，所述获取当前点云帧中的点距离目标对象中心距离的中位数，包括：
23、获取点云帧中的点到目标对象中心的距离；
24、将所述点云帧中的点到目标对象中心的距离按照由小到大的顺序进行排序，取所述排序的所有点中间处的距离值；
25、根据所述排序的所有点中间处的距离值与预设距离阈值得到当前点云帧中的点距离目标对象中心距离的中位数。
26、在一种可选的实施例中，所述获取所有点云帧中的点到目标对象中心的距离，包括：
27、通过如下公式得到所有点云帧中的点到目标对象中心的距离：
28、r＝sqrt(p.x*p.x+p.y*p.y+p.z*p·z)
29、式中：r表示点到雷达中心的距离；sqrt(·)表示求平方根函数；p.x、p.y、p.z分别表示点p在雷达坐标系下的沿着x、y、z方向的坐标值。
30、在一种可选的实施例中，所述对目标对象输入的点云帧数据进行预处理，还包括：
31、获取点云帧中的点的坐标值；
32、当所述点的坐标值为空值时根据所述点云帧中的点到目标对象中心的距离与距离阈值上限和距离阈值下限值对所述点云帧中的点进行数据清洗。
【技术保护点】
1.一种雷达里程计及建图方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述获取当前空间体素中点的第一更新值和第二更新值，包括：
3.根据权利要求2所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述获取落在当前空间体素中的点在预设坐标系下的坐标值，包括：
4.根据权利要求1所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，对目标对象输入的点云帧数据进行预处理，包括：
5.根据权利要求4所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述获取当前点云帧中的点距离目标对象中心距离的中位数，包括：
6.根据权利要求1所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述将每个目标对象的每个点云帧中的点与子图进行配准，得到配准结果，包括：
7.根据权利要求6所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述将每个目标对象的每个点云帧中的点与子图进行配准，得到配准结果，还包括：
8.一种雷达里程计及建图装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质
...【技术特征摘要】
1.一种雷达里程计及建图方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述获取当前空间体素中点的第一更新值和第二更新值，包括：
3.根据权利要求2所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述获取落在当前空间体素中的点在预设坐标系下的坐标值，包括：
4.根据权利要求1所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，对目标对象输入的点云帧数据进行预处理，包括：
5.根据权利要求4所述的雷达里程计及建图方法，其特征在于，所述获取当前点云帧中的点距离目标对象中心距离的中位数，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：郑林飞，岳鹏宇，王颖，梁义辉，
申请(专利权)人：北京易航远智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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