CN115265523B 机器人同时定位与建图方法、装置及可读介质 （泉州装备制造研究所）

WO2021089844A1,2021.0599-106页.质本发明公开了一种机器人同时定位与建图里程计通过时间线性插值方法将一帧点云内的激光点云提取特征点，以IMU里程计作为当前激键帧，通过IMU预积分因子、激光里程计因子及2述IMU里程计作为当前激光帧的初始位姿，通过特征匹配得到当前激光帧与局部地图的相S4，从所有激光帧中提取关键帧，根据连续采用随机抽样一致算法从每个关键帧对应的局部地图M,中提取地面参数;;帧之间的位姿变换关系将不同关键帧得到的估计的地面参数关联起来，得到全局地面信息；根据所述全局地面信息与其观测到的初始地面信息构建地面约束因子；利用所述IMU根据所述三轴角速度和三轴加速度分别计算i时刻到j时刻间隔时间Δt内旋转增量Δ;;3;假设当前激光帧的初始时刻的位姿变换矩阵为T,，所述点云信息中一帧点云内第k个激光点相对初始时刻的位姿变换矩阵为Ir。;根据每个激光点的曲率大小判断每个激光点的类型，;通过当前激光帧与局部地图进行特征匹配，优化当前激光帧的通过计算当前激光帧的特征点与局部地图M,对应的特征点之间的变换关系：;;m为局部地图4;根据两关键帧之间的预积分量所获得的位姿变换T作当接收到GPS信号时将其转换至关键帧坐标系，将两关键帧之间的GPS信号差值作为将所述全局地面信息中每个关键帧对应的地面参数以及观测到的初始地面参数两者;激光里程计计算模块，被配置为对所述去除运动畸变变换关系构建激光里程计因子，根据两关键帧之间的预积分量所获得的位姿变换构建IMU采用随机抽样一致算法从每个关键帧对应的局部地图M,中提取地面参数HrTan;5;帧之间的位姿变换关系将不同关键帧得到的估计的地面参数关联起来，得到全局地面信息；根据所述全局地面信息与其观测到的初始地面信息构建地面约束因子；利用所述IMU6[0012]针对上述现有的同时定位与建图方法面临的共同难题就是解决随着建图时间增7[0019]根据三轴角速度和三轴加速度分别计算i时刻到j时刻间隔时间Δt内旋转增量Δ[0025]假设当前激光帧的初始时刻的位姿变换矩阵为T,，点云信息中一帧点云内第k个激光点相对初始时刻的位姿变换矩阵为Ir。8地图M,中的平面点；[0040]采用高斯牛顿法优化求解当前激光帧与局部地图之间的角点变换关系、平面[0042]采用随机抽样一致算法从每个关键帧对应的局部地图M,中提取到地面参数9[0054]将全局地面信息中每个关键帧对应的地面参数以及观测到的初始地面参数两者[0077]图1示出了可以应用本申请实施例的机器人同时定位与建图方法或机器人同时定[0084]图2示出了本申请的实施例提供的一种机器人同时定位与建图方法，包括以下步[0088]根据三轴角速度和三轴加速度分别计算i时刻到j时刻间隔时间Δt内旋转增量Δ量，同时由上一时刻激光帧到当前时刻激光帧间隔时间内的IMU里程计作为当前激光帧的采用IMU提供的三轴角速度和三轴加速度来计算IMU里程计，IMU里程计可用于去畸变和做[0095]步骤S2中根据激光雷达当前帧起止时刻之间的IMU里程计中的旋转增量和平移增[0098]假设当前激光帧的初始时刻的位姿变换矩阵为T,，点云信息中一帧点云内第k个激光点相对初始时刻的位姿变换矩阵为Ir。地图M,中的平面点；[0116]采用高斯牛顿法优化求解当前激光帧与局部地图之间的角点变换关系、平面[0117]通过当前激光帧与局部地图之间的相对变换关系，优化由IMU里程计提供的当前[0121]采用随机抽样一致算法从每个关键帧对应的局部地图M,中提取到地面参数应的是同一地面，否则由连续两个关键帧之间的位姿变换关系R;和t:关联新平面：[0132]将全局地面信息中每个关键帧对应的地面参数以及观测到的初始地面参数两者到的点云地图为机器人在建图过程中遍历的周围环境点云描述。或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传[0147]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—