点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113628335A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110860075.7(22)申请日2021.07.28(71)申请人深圳优艾智合机器人科技有限公司地址518000广东省深圳市福田区深南中路2070号电子科技大厦D座5楼(72)发明人王宁梁治谋(74)专利代理机构深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙)44507代理人贺小旺(51)Int.Cl.G06T17/05(2011.01)G06T17/20(2006.01)G06T5/00(2006.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质(57)摘要本申请公开了一种点云地图构建方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：采集待建图区域的多帧点云数据，并从采集的所述多帧点云数据中选取若干点云关键帧，组成点云关键帧序列；查找并保留所述点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，以对所述点云关键帧序列进行优化；根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图。本申请能够节省内存空间和计算资源，满足3D场景需求，提升点云地图的定位精度。CN113628335ACN113628335A权利要求书1/2页1.一种点云地图构建方法，其特征在于，包括：采集待建图区域的多帧点云数据，并从采集的所述多帧点云数据中选取若干点云关键帧，组成点云关键帧序列；查找并保留所述点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，以对所述点云关键帧序列进行优化；根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找并保留所述点云关键帧序列中相邻点云关键帧之间的共同点云，包括：采用KD‑Tree算法在所述相邻点云关键帧的后一点云关键帧中搜索同样存在于前一点云关键帧的点云，以确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云；剔除所述相邻点云关键帧中除所述共同点云之外的点云，以保留所述相邻点云关键帧之间的共同点云。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用KD‑Tree算法在所述相邻点云关键帧的后一点云关键帧中搜索同样存在于前一点云关键帧的点云，以确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云，包括：建立世界坐标系，将所述相邻点云关键帧的点云投影至所述世界坐标系下；创建所述前一点云关键帧的点云对应的KD‑Tree，遍历所述后一点云关键帧的点云，以在所述后一点云关键帧中搜索与所述前一点云关键帧的点云匹配的邻近点云，获得多个匹配点云对；根据多个所述匹配点云对确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述匹配点云对确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云，包括：计算各个所述匹配点云对的两个点云之间的欧式距离；根据各个所述匹配点云对的所述欧式距离，从多个所述匹配点云对中确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述匹配点云对的所述欧式距离，从多个所述匹配点云对中确定所述相邻点云关键帧之间的共同点云，包括：将各个所述匹配点云对的所述欧式距离与预设阈值进行比对；将欧式距离小于等于预设阈值的匹配点云对，确定为所述相邻点云关键帧之间的共同点云。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据优化后的点云关键帧序列构建点云地图之后，包括：通过高斯滤波法对所述点云地图进行去噪，以剔除所述点云地图中的动态点云，得到目标点云地图。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过高斯滤波法对所述点云地图进行去噪，包括：创建所述点云地图的点云对应的KD‑Tree，遍历所述点云地图的每个点云，以搜索所述点云地图的各个点云对应的K个邻近点云；计算所述点云地图的各个点云与所述K个邻近点云之间的距离，并计算所述距离的均2CN113628335A权利要求书2/2页值和方差；根据所述均值和所述方差拟合得到高斯模型，并通过所述高斯模型对所述点云地图进行去噪。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过所述高斯模型对所述点云地图进行去噪，包括：通过所述高斯模型对所述点云地图中的点云进行拟合；剔除所述点云地图中所有满足拟合条件的点云。9.一种点云地图构建装置，其特征在于，所述点云地图构建装置包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如权利要求1至8中任一项所述的点云地图构建方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的点云地图构建方法。3CN113628335A说明书1/9页点云地图构建方法、装