救援无人车SLAM方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种救援无人车SLAM方法、装置、电子设备及存储介质，涉及无人驾驶技术领域。该方法包括对点云数据进行预处理；利用分层特征提取算法对点云强度图中的特征点进行分层提取和筛选；利用ICP算法获得位姿信息；生成红外位置图，并利用轮廓点分割算法计算红外位置图中所有相邻轮廓点的中心点位置坐标，并随着救援无人车的移动更新中心点位置坐标，直至所有相邻轮廓点的数量满足占比阈值。该方法对特征点进行分层提取和筛选，并利用ICP算法对分层后的特征点进行分别处理，提高算法的准确性和效率，解决了现有方法需要对整个环境提取特征点，并直接对所有特征点等大量数据进行处理导致的效率低、不具有实时性的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及无人驾驶，具体而言，涉及一种救援无人车slam方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、随着无人驾驶技术的普及，无人车已经成为人们生产生活当中十分重要的工具，无人车作为智能机器人发展的成果之一，不管是在港口码头，还是快递配送，都能见到它们的身影。除此以外，为应对各种突发灾难和不便于人类探查的地点，无人车的救援和搜索优势也逐步得到体现。

2、现有的救援无人车所采用的方法需要对整个环境提取特征点，并直接对所有特征点等大量数据进行处理将十分费时、效率低、不具有实时性。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种救援无人车slam方法、装置、电子设备及存储介质，对特征点进行分层提取和筛选，并利用icp算法对分层后的特征点进行分别处理，提高算法的准确性和效率，解决了现有方法需要对整个环境提取特征点，并直接对所有特征点等大量数据进行处理导致的效率低、不具有实时性的问题。

2、本申请实施例提供了一种救援无人车slam方法，所述方法包括：

3、获取环境信息，所述环境信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种救援无人车SLAM方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的救援无人车SLAM方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行预处理，获得点云强度图和激光点反射强度信息，包括：

3.根据权利要求1所述的救援无人车SLAM方法，其特征在于，所述利用分层特征提取算法对所述点云强度图中的特征点进行分层提取，并利用所述激光点反射强度信息筛选分层后的特征点，包括：

4.根据权利要求3所述的救援无人车SLAM方法，其特征在于，所述进行分层提取，以分别获得顶部特征点集合和地面特征点集合，包括：

5.根据权利要求1所述的救援无人车SLAM方...

【技术特征摘要】

1.一种救援无人车slam方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的救援无人车slam方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行预处理，获得点云强度图和激光点反射强度信息，包括：

3.根据权利要求1所述的救援无人车slam方法，其特征在于，所述利用分层特征提取算法对所述点云强度图中的特征点进行分层提取，并利用所述激光点反射强度信息筛选分层后的特征点，包括：

4.根据权利要求3所述的救援无人车slam方法，其特征在于，所述进行分层提取，以分别获得顶部特征点集合和地面特征点集合，包括：

5.根据权利要求1所述的救援无人车slam方法，其特征在于，所述利用icp算法获得分层后的特征点的位姿信息，包括：

6.根据权利要求5所述的救援无人车slam方法，其特征在于，所述利用icp算法获得顶部边缘点的位姿信...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟鸿宏，张慧忠，李治平，
申请(专利权)人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：