CN119245625B 基于巡检机器人的电力作业点云地图构建方法及系统 （国网江苏省电力有限公司常州供电分公司）

基于巡检机器人的电力作业点云地图构建及基于巡检机器人的电力作业点云地图构建方于来自惯性测量单元的位姿数据对巡检机器人优化权重矩阵和巡检机器人的位姿数据进行融2S1、获取电力作业环境的多源传感器数据，所S3、在时间一致性校验通过的前提下，使用改进的S4、使用Kalman滤波算法，基于来自惯性测量单S5、将步骤S3和步骤S4中的优化权重矩阵和巡检,,,,3m表示优化权重矩阵T*中的点的数量的最大值，f(T)表示迭代优化函数；argMINr表示最小化取值，argMINr[f(T)],序号相同的第i个点，pj表示基础点云矩阵中的第j个点，qj表示在配准点云矩阵中与基础点云矩阵中序号相同的第j个点，和llq-q,l分别表示基础点云矩阵和配准点云矩阵中的第j个点与第i个点之间的欧几里得距离，为基础点云矩阵和配准点云矩阵中共S311、将基础点云矩阵和配准点云矩阵的坐标原,配准点云矩阵中与基础点云矩阵中的点pi最邻近在使用改进的点云配准算法对来自激光雷达的基础点云矩阵和来自深度相机的配准点云光雷达的基础点云矩阵和来自深度相机的配准点云矩阵在不同区域内保持48.基于巡检机器人的电力作业点云地图构建系统，用于执行如权利要求1_7中任一项姿态估计模块：使用Kalman滤波算法，基于来自惯性点云配准模块：在时间一致性校验通过的前提下，光雷达的基础点云矩阵和来自深度相机的配准点云矩阵进行点云配准，得到优化权重矩全局优化模块：对已配准的点云矩阵进行全局优化处理，精细化处理模块：基于滤波更新后的点云矩阵构建电力作业环境的电力作业点云地几何表面和纹理生成模块：针对每个区域的点云矩三维可视化展示模块：将最终生成的电力作业点云地图在三维可视化平台上进行展5[0002]随着电力系统的复杂化和规模的不断扩大，电力设备的稳定运行变得尤为重[0005]尽管现有技术在点云地图构建方面已取得了一定的进展尤其在高空架设的电力设备和密集线路环境下，容易出现数据丢失或精度下降的情况。6础点云矩阵中的第i个点，qi表示在配准点云矩阵中与基础点云矩阵中序号相同的第i个7[0032]m表示优化权重矩阵T*中的点的数量的最大值；f(T)表示迭代优化函数；argMINr表示最小化取值；argMIN7r[f(T)]表示对迭代优化函数f(T)迭代计算使其取得最小值的权重的最优取值，作为最优权重值wi*，由所有最优权重值wi*组成优化权重矩阵。阵中序号相同的第i个点，pj表示基础点云矩阵中的第j个点，qj表示在配准点云矩阵中与基础点云矩阵中序号相同的第j个点，llpr-pyll和lqr-qjll分别表示基础点云矩阵和配准点云矩阵中的第j个点与第i个点之间的欧几里得距离，为基础点云矩阵和配准点云矩阵作为配准点云矩阵中与基础点云矩阵中的点中的第i个点和配准点云矩阵中的第j个点之自激光雷达的基础点云矩阵和来自深度相机的配准点云矩阵在不同区域内保持一致的密8进的点云配准算法和Kalman滤波姿态估计，能够生成高精度的电力作业环境三维点云地9[0063]根据图1所示，本实施例提供了一种基于巡检机器人的电力作业点云地图构建方础点云矩阵中的第i个点，qi表示在配准点云矩阵中与基础点云矩阵中序号相同的第i个[0081]m表示优化权重矩阵T*中的点的数量的最大值；f(T)表示迭代优化函数；argMINr表示最小化取值；argMIN7r[f(T)]表示对迭代优化函数f(T)迭代计算使其取得最小值的权重的最优取值，作为最优权重值wi*，由所有最优权重值wi*组成优化权重矩阵。阵中序号相同的第i个点，pj表示基础点云矩阵中的第j个点，qj表示在配准点云矩阵中与基础点云矩阵中序号相同的第j个点，和llq-q,l分别表示基础点云矩阵和配准点云矩阵中的第j个点与第i个点之间的欧几里得距离，为基础点云矩阵和配准点云矩阵作为配准点云矩阵中与基础点云矩阵中的点自激光雷达的基础点云矩阵和来自深度相机的配准点云矩阵在不同区域内保