【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光定位，具体为一种激光定位与建图闭环检测方法及系统。
技术介绍
1、在自动化和机器人技术的快速发展中，激光雷达(lidar)定位和建图技术(slam)扮演了重要角色。slam技术允许机器人或自动化设备在未知环境中进行定位和地图构建，是实现全自动化导航的关键。现有的激光slam技术主要依赖于高精度的激光雷达传感器，通过不断扫描环境并收集点云数据来定位自身位置并绘制环境地图。然而，这一过程存在几个挑战：首先，环境噪声和雷达误差可能导致数据质量下降，影响定位准确性；其次，数据量庞大导致处理和存储成本高昂；最后，环境变化可能导致地图过时，需要有效的闭环检测机制以实时更新地图。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：目前激光slam的定位精度低、数据处理和存储的成本高以及地图实时更新的能力弱。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种激光定位与建图闭环检测方法，包括：采集激光雷达点云数据...
【技术保护点】
1.一种激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于：所述预处理包括，对所述激光雷达点云数据进行噪声过滤和数据压缩，所述噪声过滤为将原始点云数据集与噪声过滤阈值比较，在阈值内的数据保留，其余数据丢弃；
3.如权利要求2所述的激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于：所述估进行初始位姿估计计算包括，将预处理后的点云与激光雷达子地图进行匹配，以估计初始位姿：
4.如权利要求3所述的激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于：所述进行后端优化包括，从激光SLAM前端获取初始位姿估计...
【技术特征摘要】
1.一种激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于：所述预处理包括，对所述激光雷达点云数据进行噪声过滤和数据压缩，所述噪声过滤为将原始点云数据集与噪声过滤阈值比较，在阈值内的数据保留，其余数据丢弃；
3.如权利要求2所述的激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于：所述估进行初始位姿估计计算包括，将预处理后的点云与激光雷达子地图进行匹配，以估计初始位姿：
4.如权利要求3所述的激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于：所述进行后端优化包括，从激光slam前端获取初始位姿估计，构建位姿图，包括每个位姿节点以及节点间的相对关系；
5.如权利要求4所述的激光定位与建图闭环检测方法，其特征在于：所述将优化后的位姿点云累积到激光雷达子地图包括，使用改进后的位姿估计信息，将新采集的激光雷达点云数...
【专利技术属性】
技术研发人员：班国邦，邓松，欧阳广泽，钟晶亮，吴建蓉，何雨旻，高吉普，欧家祥，陈泽瑞，黄亮程，李翱鹏，杨凤生，马晓红，杨平安，张晓春，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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