[發(fā)明專利]一種3D激光slam建圖中動態(tài)障礙物的后處理方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210216255.6
• 申請日: 2022-03-07
• 公開（公告）號: CN114638934A
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楚明龍;趙萬忠;王春燕;張恒于;張自宇;劉津強(qiáng);劉利峰;周宇寧;張從余;朱耀鎏
• 申請（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T19/20
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務(wù)所 32237
• 代理人: 賀翔

本發(fā)明公開了一種3D激光slam建圖中動態(tài)障礙物的后處理方法，包括：利用3D激光slam方法得到先驗地圖和建圖過程中激光雷達(dá)的行駛位姿；對所述得到的先驗地圖中的點云信息進(jìn)行重定義；根據(jù)激光雷達(dá)的行駛位姿和重定義后的點云信息對先驗地圖進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到可能存在動態(tài)點的區(qū)域；根據(jù)可能存在動態(tài)點的區(qū)域篩選出動態(tài)障礙物點云；根據(jù)動態(tài)障礙物點云，區(qū)分動態(tài)點和地面點，將動態(tài)點移除同時對地面點進(jìn)行擬合；逐步完成對整個地圖的動態(tài)障礙物剔除，最終得到不含動態(tài)障礙物的靜態(tài)地圖。本發(fā)明通過對先驗地圖中點云信息的重定義和點云信息的編碼提取，直接篩選對比編碼提取后的點云信息，提升了動態(tài)障礙物識別的計算效率，減少了大量冗余計算。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于智能駕駛的控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種3D激光slam建圖中動態(tài)障礙物的后處理方法。

背景技術(shù)

隨著科技的發(fā)展，自動駕駛技術(shù)開始成為當(dāng)下的研究熱點，自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，有望解決汽車給社會帶來的大氣污染、城市擁堵等負(fù)面影響，使汽車更好地服務(wù)于社會。而實現(xiàn)自動駕駛的前提是具有高精度的地圖作為定位、規(guī)劃和導(dǎo)航的依據(jù)。高精度的三維地圖可以有效地降低自動駕駛實現(xiàn)的難度。目前，大部分的高精度的地圖都是利用3D激光slam技術(shù)進(jìn)行構(gòu)建的；激光slam(Simulation Location And Mapping)是一種利用激光雷達(dá)進(jìn)行即時定位與地圖構(gòu)建的技術(shù)。

但是由于激光掃描的數(shù)據(jù)中存在動態(tài)物體如行人、車輛等，導(dǎo)致構(gòu)建的地圖存在錯誤的障礙點，這些錯誤的觀測數(shù)據(jù)會影響地圖的精度和使用，進(jìn)而導(dǎo)致實現(xiàn)自動駕駛的難度提升。于是如何有效地剔除地圖中的動態(tài)障礙物問題成為了一個重要研究課題。中國發(fā)明專利申請?zhí)朇N201811029593.9，名稱為“一種基于激光定位的動態(tài)障礙物剔除算法”中提出了通過激光定位實時剔除室外環(huán)境下，機(jī)器人構(gòu)建的2D柵格地圖中的動態(tài)障礙物。中國發(fā)明專利申請?zhí)朇N202110601426.2，名稱為“一種考慮輪式機(jī)器人位姿估計的激光雷達(dá)動態(tài)障礙物檢測方法”中提出了通過考慮輪式機(jī)器人位姿，提取點云數(shù)據(jù)幾何特征建立代價函數(shù)，在建圖過程中實時匹配相鄰兩幀間點云特征，檢測動態(tài)障礙物。在上述方法中都沒有考慮如何剔除3D地圖中的動態(tài)點剔除問題。同時，在實際的建圖過程中實時建圖往往不能做到及時剔除動態(tài)點，特別是對于體量較大的地圖實時剔除動態(tài)點會產(chǎn)生巨大的計算量。因此，在剔除地圖中動態(tài)點的研究中，需要考慮3D地圖和體量較大的地圖中的動態(tài)點剔除問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種3D激光slam建圖中動態(tài)障礙物的后處理方法，對3D激光slam構(gòu)建的地圖進(jìn)行后處理，通過對傳感器激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)構(gòu)建的地圖中點云信息進(jìn)行重定義和地圖的網(wǎng)格劃分，對比每個網(wǎng)格中定義的點云信息的差異，區(qū)分出三維地圖中的動態(tài)點和地面點，并將動態(tài)點進(jìn)行剔除；解決了現(xiàn)有技術(shù)中實時剔除動態(tài)點無法處理較大體量地圖的問題，提升了地圖精度，為實現(xiàn)自動駕駛的后續(xù)環(huán)節(jié)提供可靠的和有效的依據(jù)。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明的一種3D激光slam建圖中動態(tài)障礙物的后處理方法，步驟如下：

1)利用3D激光slam方法得到先驗地圖和建圖過程中激光雷達(dá)的行駛位姿；

2)對所述得到的先驗地圖中的點云信息進(jìn)行重定義；

3)根據(jù)所述步驟1)中得到的激光雷達(dá)的行駛位姿和步驟2)中重定義后的點云信息對步驟1)中得到的先驗地圖進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到可能存在動態(tài)點的區(qū)域V_t；

4)根據(jù)所述步驟3)中網(wǎng)格劃分得到的可能存在動態(tài)點的區(qū)域V_t篩選出動態(tài)障礙物點云；

5)根據(jù)所述步驟4)中的動態(tài)障礙物點云，區(qū)分動態(tài)點和地面點，將動態(tài)點移除同時對地面點進(jìn)行擬合；

6)重復(fù)所述步驟5)逐步完成對整個地圖的動態(tài)障礙物剔除，最終得到不含動態(tài)障礙物的靜態(tài)地圖。