一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法技术

本发明专利技术涉及一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，包括以下步骤：S1：综合考虑点云地图规模和硬件存储与计算能力，确定初始体素尺寸，将空间划分为规则的三维体素，舍弃不包含点云的体素；S2：为剩余每个体素建立八叉树，利用哈希表建立体素三维索引与八叉树的对应关系；S3：计算体素中点云簇的协方差矩阵，若其最小特征值小于阈值，则生成拟合平面。否则将该体素再均分为八个子体素，舍弃无点云的子体素，重新在剩余各子体素内计算协方差矩阵和最小特征值，直至其最小特征值小于阈值或体素达到最大深度；等等。本发明专利技术具有高分辨率构建和更新地图、显示维护地图中不同尺度的平面特征、地图搜索访问计算量少、定位精度高等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆定位与建图技术，尤其是涉及一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法。

技术介绍

1、在激光雷达同步定位与建图(slam)中，前端里程计设计是实现定位目标不可或缺的重要一环，目前主流里程计通过帧与点云地图间的匹配来推算物体的运动位置，并实现位姿估计。在点云地图中，点云信息丰富密集，覆盖范围广，每一帧点云数据都包含了大量信息，如何快速有效地构建、管理点云地图，是提高里程计位姿估计效果的关键。此外，对激光雷达点云地图的高效管理也有助于实时地更新和维护地图，以确保系统车辆能够准确认知当前行驶环境。

2、尽管点云地图的存储管理方式灵活多变，但都旨在提高点云匹配的准确性和效率。专利文献号为cn116608873a的中国专利技术公开了一种自动驾驶车辆的多传感器融合定位建图方法，其基于划分规则体素下的ikd-tree数据结构，建立局部地图来进行点云配准，该方法的增量更新与动态再平衡功能相比于k-d tree而言，极大提高了算法效率，但局部地图只维护原始点云，无法区分不同尺度大小的特征信息，从而在匹配准确度上会有所损失。专利文献号为cn本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，所述步骤1中将划分的规则三维体素在三个方向的数量分别记为I,J,K，任一给定点Pn所在体素的索引计算具体公式为：

3.根据权利要求1所述的一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，所述步骤2中的哈希表只存储含有点云的非空体素而舍弃空体素，哈希表中存储了多个“键-值”对，“键”为规则体素三维索引G(i,j,k)对应的哈希值id，计算公式为：

4.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，所述步骤1中将划分的规则三维体素在三个方向的数量分别记为i,j,k，任一给定点pn所在体素的索引计算具体公式为：

3.根据权利要求1所述的一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，所述步骤2中的哈希表只存储含有点云的非空体素而舍弃空体素，哈希表中存储了多个“键-值”对，“键”为规则体素三维索引g(i,j,k)对应的哈希值id，计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，所述步骤3包括以下子步骤：

5.根据权利要求1所述的一种用于激光雷达同步定位与建图的点云地图管理方法，其特征在于，所述步骤4中同步生成八叉树子节点的过程具体为：八叉树的深度与体素细分...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵治国，凌禹濒，颜丹姝，朱兴一，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：