【技术实现步骤摘要】
本申请涉及slam中的动态物体识别领域，特别是涉及一种基于多帧空间占用率的激光slam方法、设备及介质。
技术介绍
1、slam全称为simultaneous localization and mapping，即同时定位和建图。激光slam利用激光雷达感知环境，以激光束与目标物体的距离测量为基础，获取精确的三维信息。通过特征提取与地图构建，激光slam实现了机器人在未知环境中的自主定位与地图构建，为机器人导航和自动驾驶等领域提供了有力支持。
2、目前的激光slam方法基于静态环境假设，而在实际运行场景中难以应对动态物体对地图和定位精度的不良影响。激光slam在高动态环境中进行三维重建时，常常会遇到“鬼影”问题。这是由于环境中的动态物体（如行人、车辆等）在激光雷达扫描过程中不断移动，导致扫描数据中包含了这些物体的多个位置信息。当激光slam系统在帧间匹配时受到动态物体的干扰，使用这些数据进行三维重建会在地图上留下动态物体的“鬼影”，即物体在多个位置上不完全重叠影像。“鬼影”问题不仅会影响三维重建的可视化表现，并且“鬼影”会改变...
【技术保护点】
1.一种基于多帧空间占用率的激光SLAM方法，其特征在于，所述基于多帧空间占用率的激光SLAM方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多帧空间占用率的激光SLAM方法，其特征在于，将所述目标点云图像在水平基准面上进行投影，对投影得到的深度图像进行体素网格划分，并计算每个体素网格对应的距离值，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于多帧空间占用率的激光SLAM方法，其特征在于，所述深度图像中任一投影点的三维坐标为(u,v,r)；其中，r表征投影点所对应的激光点与激光雷达之间的距离值；u和v的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多...
【技术特征摘要】
1.一种基于多帧空间占用率的激光slam方法，其特征在于，所述基于多帧空间占用率的激光slam方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多帧空间占用率的激光slam方法，其特征在于，将所述目标点云图像在水平基准面上进行投影，对投影得到的深度图像进行体素网格划分，并计算每个体素网格对应的距离值，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于多帧空间占用率的激光slam方法，其特征在于，所述深度图像中任一投影点的三维坐标为(u,v,r)；其中，r表征投影点所对应的激光点与激光雷达之间的距离值；u和v的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多帧空间占用率的激光slam方法，其特征在于，对下采样后得到的优化后深度图像进行交叉特征提取，以得到空间特征点集合，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于多帧空间占用率的激光slam方法，其特征在于，所述子图像中各个空间点的特征值的计算公式为：
6.根据权利要求4所述的基于多帧空间占用率的激光slam方法，其特征在于，在对下采样后得到的优化后深度图像进行交叉特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张聪炫，陈帅新，甘宝霖，卢锋，王梓歌，吕科，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：
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