一种激光雷达SLAM多回环检测与迭代优化方法及电子设备技术

本发明专利技术涉及激光雷达数据处理技术领域，具体涉及一种激光雷达SLAM多回环检测与迭代优化方法及电子设备。所述方法包括以下步骤，S1设计无人机/车系统多回环航线，提取存储回环检测点坐标；S2无人机/车系统按S1中设计的航线行驶，提取当前帧特征点并计算全局位姿，选取关键帧并存储其点云与位姿；S3无人机/车系统进入S1中提取的检测点坐标指定半径内进行回环检测，匹配选取该检测点的当前帧与关键帧；S4求解S3中选取的该检测点当前帧与关键帧点云集合的相对位姿变化关系，并全局优化该回环内所有关键帧位姿及其点云；S5重复S3‑S4逐个检测点迭代回环检测和全局优化，迭代输出应用优化精度的三维点云。本发明专利技术设计无人机/车系统多回环航线和回环检测点，应用ICP迭代最近点和GTSAM图优化方法，选取航线中关键帧，逐个检测点匹配当前帧与关键帧，迭代优化该回环内所有关键帧位姿，并迭代输出应用优化精度的三维点云，以实现更高精度和时效的应急与快速态势感知。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及激光雷达数据处理，具体涉及一种激光雷达slam多回环检测与迭代优化方法及电子设备。

技术介绍

1、激光slam(simultaneous localization and mapping)是一种广泛使用的激光雷达数据定位与建图技术，无人机等航飞平台和无人车等行走平台可携带激光雷达，利用slam技术对地面现场态势建立三维点云模型，广泛用于地理测绘、行业巡检和应急救援等场景。slam算法利用激光雷达帧间点云匹配得到帧间的变换位姿，通过帧间位姿累加得到全局位姿，再将每帧点云根据全局位姿进行旋转与平移，得到全局坐标系下的三维点云。其中帧间匹配产生的误差，一般通过回环检测的方式，进行全局优化。当前激光雷达slam技术应用中，多以起点与终点建立一个回环检测，导致航线中间匹配三维点云误差大，且最终全局优化节点过多、计算量过大，不适用于应急和快速应用场景。

2、针对现有激光雷达slam的技术与应用局限，本专利技术公开一种激光雷达slam多回环检测与迭代优化技术，该技术设计无人机/车系统多回环航线和回环检测点，应用icp迭代最近点和gtsam图优化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种激光雷达SLAM多回环检测与迭代优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的激光雷达SLAM多回环检测与迭代优化方法，其特征在于，所述S1中，无人机/车系统包括无人机/车平台、激光雷达、视频相机、控制地面站和态势地面站，无人机可搭载面阵激光雷达正射扫描监测区域，无人车可搭载机械激光雷达360°扫描监测区域；控制地面站控制无人机/车和激光雷达、视频相机按设定的航线和姿态扫描监测区域，态势地面站实时接收处理激光点云和视频图像，自动生成三维点云和实景模型，并配套基于动态视频和三维模型的纹理、温度、几何特征及空间变量的智能识别分析功能模块。

<...

【技术特征摘要】

1.一种激光雷达slam多回环检测与迭代优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的激光雷达slam多回环检测与迭代优化方法，其特征在于，所述s1中，无人机/车系统包括无人机/车平台、激光雷达、视频相机、控制地面站和态势地面站，无人机可搭载面阵激光雷达正射扫描监测区域，无人车可搭载机械激光雷达360°扫描监测区域；控制地面站控制无人机/车和激光雷达、视频相机按设定的航线和姿态扫描监测区域，态势地面站实时接收处理激光点云和视频图像，自动生成三维点云和实景模型，并配套基于动态视频和三维模型的纹理、温度、几何特征及空间变量的智能识别分析功能模块。

3.根据权利要求1所述的激光雷达slam多回环检测与迭代优化方法，其特征在于，所述s1中，设计无人机/车系统多回环航线的方法为，先自近距航点对角贯穿监测区域至对角远距航点，再以弓字形航线折返回近距航点，折返航线与贯穿航线多次交汇构建多个回环和检测点。

4.根据权利要求1所述的激光雷达slam多回环检测与迭代优化方法，其特征在于，所述s2中，提取当前帧特征点并计算全局位姿的方法为，当前帧点云数据进行slam算法处理，提取点云中的角点特征和面点特征，进行基于特征点的帧间里程计位姿估计，得到帧间变化的最优位姿估计和当前帧全局位姿。

5.根据权利要求1所述的激光雷达slam多回环检测与迭代优化方法，其特征在于，所述s2中，选取关键帧的方法为，计算当前帧与前一关键帧的距离或时间差，选取大于设定阈值的当前帧为新一关键帧。

6.根据权利要求1所述的激光雷达sla...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵海龙，牟风涛，王永威，刘浪飞，
申请(专利权)人：航天图景北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：