[發明專利]基于激光視覺融合的建圖方法及系統

在審

• 申請號: 202211633054.2
• 申請日: 2022-12-19
• 公開（公告）號: CN115797490A
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發明（設計）人: 劉燁;顏沁睿;胡聞
• 申請（專利權）人: 廣州宸境科技有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06V10/80
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 吳松濱

本發明公開了一種基于激光視覺融合的建圖方法及系統，包括：接收激光傳感器采集到的激光觀測數據和視覺傳感器采集到的視覺觀測數據；根據所述激光觀測數據中的每一幀激光點云圖像生成局部點云地圖；基于卡爾曼濾波算法，根據所述激光觀測數據和所述視覺觀測數據對所述建圖系統的每一時刻的當前狀態進行更新；當滿足預設的停止更新條件時，基于所述局部點云地圖對更新后的所有時刻的所述當前狀態進行全局優化，生成全局地圖。采用本發明實施例能夠實現對整體環境特點的精確描述，魯棒性高。

技術領域

本發明涉及地圖創建技術領域，尤其涉及一種基于激光視覺融合的建圖方法及系統。

背景技術

目前，建立周邊環境地圖主要采用同步定位與建圖技術進行建圖，針對使用不同傳感器的SLAM方案，可以分為激光SLAM和視覺SLAM。

激光SLAM建圖具有精度高，受環境光照影響小等優點，但是該方法只能獲取空間的幾何信息，但是當處于缺失幾何信息的空間，例如隧道，激光SLAM建圖將會非常不穩定；視覺SLAM建圖過程是實時的對每一幀圖片提取特征點，跟關鍵幀做特征匹配，以及局部的地圖優化等，但是該方法無法處理紋理質量低的區域，例如空白的墻面。可見，由于環境復雜，單純只靠一種傳感器利用SLAM建立的地圖存在各自的缺陷，且獲取的地圖維度具有視野的局限性，無法對整體的環境特點進行精確的描述。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種基于激光視覺融合的建圖方法及系統，能夠實現對整體環境特點的精確描述，魯棒性強。

為實現上述目的，本發明實施例提供了一種基于激光視覺融合的建圖方法，應用于建圖系統，所述建圖系統包括激光傳感器和視覺傳感器，所述基于激光視覺融合的建圖方法包括：

接收所述激光傳感器采集到的激光觀測數據和所述視覺傳感器采集到的視覺觀測數據；

根據所述激光觀測數據中的每一幀激光點云圖像生成局部點云地圖；

基于卡爾曼濾波算法，根據所述激光觀測數據和所述視覺觀測數據對所述建圖系統的每一時刻的當前狀態進行更新；

當滿足預設的停止更新條件時，基于所述局部點云地圖對更新后的所有時刻的所述當前狀態進行全局優化，生成全局地圖。

作為上述方案的改進，所述建圖系統還包括GPS傳感器，則所述基于激光視覺融合的建圖方法還包括：

接收所述GPS傳感器采集到的GPS觀測數據；

基于卡爾曼濾波算法，利用所述GPS觀測數據對所述當前狀態進行更新。

作為上述方案的改進，所述建圖系統還包括陀螺儀，則，通過以下步驟對所述當前狀態進行預測：

接收所述陀螺儀采集到的陀螺儀觀測數據；

基于卡爾曼濾波算法和高階Runge Kutta插值法，利用所述陀螺儀觀測數據對所述建圖系統的當前狀態進行預測。

作為上述方案的改進，所述基于卡爾曼濾波算法，根據所述激光觀測數據和所述視覺觀測數據對所述建圖系統的每一時刻的當前狀態進行更新，包括：

當當前時刻接收到所述激光觀測數據時，基于卡爾曼濾波算法，根據所述激光觀測數據對所述建圖系統的所述當前時刻的當前狀態進行更新；

當當前時刻接收到所述視覺觀測數據時，基于卡爾曼濾波算法，根據所述視覺觀測數據對所述建圖系統的所述當前時刻的當前狀態進行更新；

當當前時刻同時接收到所述激光觀測數據和所述視覺觀測數據時，基于卡爾曼濾波算法，按照預設的順序，先后分別根據所述激光觀測數據和所述視覺觀測數據對所述建圖系統的所述當前時刻的當前狀態進行更新。