一种同步定位与地图构建方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种同步定位与地图构建方法及其装置。该方法包括：获取连续的两帧点云数据；计算该两帧点云数据中各点的场景流，利用场景流对上述各点进行分类而得到各点的分类结果；分类结果包括动态点和静态点；利用上述各点的分类结果从点云数据以及上述各点的场景流中分别获得与点云数据对应的静态点云以及与静态点云对应的场景流；利用该静态点云和与静态点云对应的场景流进行全局地图构建。由于“计算该两帧点云数据中各点的场景流”所得到的场景流信息能够提供动态特征(如上述动态点)，进而能够准确地区分动态物体和静态物体，使得本方法能够更精确地识别点云数据中的动态和静态部分，从而构建更高质量的同步定位与地图构建地图。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶，具体涉及一种同步定位与地图构建方法及其装置。

技术介绍

1、同步定位和建图(slam)技术一直是机器人学和自动驾驶领域的研究热点。它允许机器人在未知环境中，通过自身的传感器(如激光雷达、摄像头等)实时地构建环境地图，并同时确定自身在地图中的位置。然而，在动态环境中，如繁忙的交通场景，传统的同步定位和建图技术面临着诸多挑战。例如，动态物体的存在不仅会影响地图构建的准确性，还会干扰机器人的自我定位。而文献“optical flow and scene flow estimation:asurvey.pattern recognition，114:107861，2021”中场景流估计为三维点云提供了运动信息，并为同步定位和建图技术在动态或拥挤场景中的应用带来了新的选择。其中，专利技术人经过研究发现：现有同步定位和建图方法及其系统在动态环境中面临着挑战，例如特别是在复杂交通环境中，由于动态物体的存在，传统的同步定位和建图方法及其系统在点云分割和姿态估计方面的准确性受限。

2、因此，针对上述现有技术的不足，有必要进行改进。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种同步定位与地图构建方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算该两帧点云数据中各点的场景流，利用所述场景流对上述各点进行分类而得到各点的分类结果，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述中间数据结果还包括与所述点云数据对应的静态点云和与所述静态点云对应的场景流；

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用上述各点的分类结果从所述点云数据中获得与所述点云数据对应的静态点云，利用上述各点的分类结果从上述各点的场景流中获得与所述静态点云对应的场景流，包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种同步定位与地图构建方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算该两帧点云数据中各点的场景流，利用所述场景流对上述各点进行分类而得到各点的分类结果，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述中间数据结果还包括与所述点云数据对应的静态点云和与所述静态点云对应的场景流；

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用上述各点的分类结果从所述点云数据中获得与所述点云数据对应的静态点云，利用上述各点的分类结果从上述各点的场景流中获得与所述静态点云对应的场景流，包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用与所述点云数据对应的静态...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈胤淇，张美莹，郝祁，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：