[發明專利]一種地圖構建方法、裝置及終端設備

有效

• 申請號: 201910367650.2
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN110288708B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 蒙山;蔡光輝
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G01S17/06;G01S17/89
• 代理公司: 深圳市恒申知識產權事務所(普通合伙) 44312
• 代理人: 袁文英

1.一種地圖構建方法，其特征在于，包括：

控制小車在目標范圍內運動；

通過設置于所述小車上的激光雷達采集激光雷達數據；

在采集第N幀所述激光雷達數據時創建第M個子圖，其中，N和M為正整數，N和M的初始值均為1；

通過相關掃描匹配，將預設幀數的所述激光雷達數據插入所述第M個子圖中，獲得M個子地圖；

在預設幀數的所述激光雷達數據中的每一幀所述激光雷達數據插入第M個所述子圖時，進行初值優化；

開啟閉環檢測，以使預設幀數的所述激光雷達數據插入第M個所述子圖時，對第M個所述子圖進行閉環檢測，消除第M個所述子圖與所述激光雷達數據的累積誤差；

根據所述M個子地圖構建基于所述目標范圍的全局地圖；

在預設幀數的所述激光雷達數據中的每一幀所述激光雷達數據插入第M個子圖時，進行初值優化，包括：

進行第一次相關掃描匹配；

計算每一幀所述激光雷達數據與第M個所述子圖匹配的概率，公式為：

；

其中，表示小車當前時刻的位姿，小車上一時刻的位姿為，表示任一幀激光雷達數據，j表示預設幀數，z_j表示預設幀數的激光雷達數據，表示世界模型，且小車當前時刻的位姿通過第一次的相關掃描匹配獲取；

獲取所述概率的最大值；

選擇所述概率最大時的激光雷達數據，并獲取梯度下降法的初值；

根據所述初值，通過梯度下降法對所述激光雷達數據進行優化；

進行第二次相關掃描匹配，將優化后的每一幀所述激光雷達數據，插入第M個所述子圖。

2.如權利要求1所述的地圖構建方法，其特征在于，所述概率最大時，獲取梯度下降法的初值，包括：

所述概率最大時的激光雷達數據上均勻劃分柵格；

利用高斯分布擴散柵格得分；

在三維空間中迭代循環計算總柵格得分；其中，x表示橫坐標，y表示縱坐標，θ表示旋轉角度；

所述總柵格得分為所述概率最大時的激光雷達數據的后一幀激光雷達數據，與所述概率最大時的激光雷達數據的前一幀激光雷達數據的柵格得分之和；

輸出總柵格得分最高的變換，并以所述總柵格得分最高的變換作為梯度下降法的初值；其中，x_m表示世界模型下的橫坐標，y_m表示世界模型下的縱坐標，θ_m表示世界模型下的旋轉角度。

3.如權利要求1所述的地圖構建方法，其特征在于，所述開啟閉環檢測，以使預設幀數的所述激光雷達數據插入第M個所述子圖時，對第M個所述子圖進行閉環檢測，消除第M個所述子圖與所述激光雷達數據的累積誤差，包括：

設置檢測周期；

每間隔所述檢測周期，在預設幀數的所述激光雷達數據中查找關鍵幀，并通過關鍵幀的激光雷達數據進行閉環檢測，根據閉環檢測結果消除第M個所述子圖與所述激光雷達數據的累積誤差；

其中，所述檢測周期小于所述預設幀數的激光雷達數據插入第M個子圖，和所述預設幀數的激光雷達數據插入第M+1個子圖的周期。