【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于场景语义的协同同步定位建图方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目前自动驾驶、智能机器人、元宇宙和数字孪生等技术快速发展，这些技术中最重要的基础技术是同时定位与制图(simultaneous localization and mapping，slam)技术，它的目的是让一个智能体在进入一个陌生的环境后可以一边自主地探索环境一边进行三维建图和自身的定位。为提升slam技术的效率和精度，需要发展协同slam技术，协同slam可以在机器人的协同作业，智能化仓储、智能工厂、交通物流和应急救灾等领域发挥巨大的作用，能够大大提升相关作业的效率和精度。
2、现有技术中一般是通过相机拍摄图像，然后进行图像识别的方式来寻找公共段，或者通过激光雷达扫描点云，然后通过点云结构相似性来检测公共段。但是这些方法都存在缺陷，在纹理相似或者结构相似的环境中，可能会出现检测错误的情况，进而导致全局轨迹和建图失败。
3、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现
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1.一种基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述基于场景语义的协同同步定位建图方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述获取多个智能体的多个里程计数据，并根据多个所述里程计数据构建多个里程计轨迹，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述惯导数据包括加速度计数据和角速度计数据；所述获取多个所述智能体的惯导数据以及对应的行为语义，并根据所述惯导数据对所述行为语义进行语义分类处理，得到语义分类结果，具体包括：
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述基于场景语义的协同同步定位建图方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述获取多个智能体的多个里程计数据，并根据多个所述里程计数据构建多个里程计轨迹，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述惯导数据包括加速度计数据和角速度计数据；所述获取多个所述智能体的惯导数据以及对应的行为语义，并根据所述惯导数据对所述行为语义进行语义分类处理，得到语义分类结果，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述wifi指纹特征数据包括wifi接入点信息以及对应的wifi接收信号强度值；所述获取所述语义分类结果对应的wifi指纹特征数据，并根据所述wifi指纹特征数据对所述语义分类结果进行语义聚类处理，得到语义聚类结果，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于场景语义的协同同步定位建图方法，其特征在于，所述根据所述语义聚类结果对多个所述里程计轨迹进行多轨迹对齐处理，得到初始全局轨迹地图，具体包括：
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