恭喜北京数字绿土科技股份有限公司;武汉绿土图景科技有限公司宁梓豪获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京数字绿土科技股份有限公司;武汉绿土图景科技有限公司申请的专利基于全景相机和激光雷达融合生成纹理信息点云地图方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117237789B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311201945.5,技术领域涉及:G06V10/86;该发明授权基于全景相机和激光雷达融合生成纹理信息点云地图方法是由宁梓豪;孙喜亮;张衡;徐光彩;吴芳芳;高上;郭彦明;杨超;邱长青设计研发完成,并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于全景相机和激光雷达融合生成纹理信息点云地图方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于全景相机和激光雷达融合生成纹理信息点云地图方法,首先根据实时采集得到的每一帧的激光点云数据和每一帧的IMU数据通过迭代误差扩展卡尔曼滤波算法融合解算得到IMU位姿之后,将激光点云数据根据通过根据IMU位姿和激光雷达外参、IMU外参计算得到的激光雷达位姿进行拼接生成点云地图;然后通过对双目鱼眼相机进行标定后将激光点云数据投影到对双目鱼眼图像进行校正后的针孔相机模型图像上得到投影点;根据投影点将激光点云数据进行分类得到激光点对;根据激光点对以及激光雷达位姿进行视觉里程估计,得到视觉里程计的最优状态信息;最终使用贝叶斯公式对激光点云进行赋色,从而得到有纹理信息点云地图。
本发明授权基于全景相机和激光雷达融合生成纹理信息点云地图方法在权利要求书中公布了:1.一种基于全景相机和激光雷达融合生成纹理信息点云地图方法,其特征在于,包括如下操作步骤:根据实时采集得到的每一帧的激光点云数据和每一帧的IMU数据通过迭代误差扩展卡尔曼滤波算法融合解算得到IMU位姿之后,将所述激光点云数据根据通过根据所述IMU位姿和激光雷达外参、IMU外参计算得到的激光雷达位姿进行拼接生成点云地图;根据实时获取得到的每一帧的双目鱼眼图像使用相机畸变模型对双目鱼眼相机进行标定得到所述双目鱼眼相机的内参及双目鱼眼相机的外参;根据所述双目鱼眼相机的内参对双目鱼眼图像进行校正得到针孔相机模型图像后将所述激光点云数据进行投影,获取每个激光点云数据对应的投影点;根据所述投影点将所述激光点云数据进行分类得到激光点对;根据所述激光点对以及所述激光雷达位姿进行视觉里程估计,得到视觉里程计的最优状态信息;根据所述最优状态信息及所述针孔相机模型图像对所述点云地图中的各个所述激光点云数据进行着色,得到各个所述激光点云数据对应的颜色信息;所述双目鱼眼相机包括左鱼眼相机与右鱼眼相机;所述双目鱼眼相机的内参为相机畸变参数;所述双目鱼眼相机的外参为相机的坐标转换矩阵;所述根据实时采集得到的每一帧的激光点云数据和每一帧的IMU数据通过迭代误差扩展卡尔曼滤波算法融合解算得到IMU位姿,包括如下操作步骤:基于所述IMU数据对所述激光点云数据分别进行运动畸变去除操作,得到多个目标激光点云数据;基于所有所述目标激光点云数据构建目标激光点云数据集合;根据所述目标激光点云数据集合获取每一帧对应的点云数据集合;遍历各帧对应的点云数据集合,根据各个所述目标激光点云数据的坐标,计算获取平面距离中距离最短对应的四个对照平面点构建对照平面;并获取所述对照平面的中心点pj;对当前所述帧k中的各个平面点pk构建总激光点云残差约束r;根据当前帧k的第一IMU数据及下一帧k+1的第二IMU数据进行积分解算,得到在第k+1帧的IMU位姿信息;所述根据所述IMU位姿和激光雷达外参、IMU外参计算得到的激光雷达位姿,包括如下操作步骤:根据第k帧的状态量xk进行先验推导得到第k+1帧的状态量xk+1;并根据所述第k帧的状态量xk及所述第k+1帧的状态量xk+1计算获取第k帧的状态误差量δxk;根据所述第k帧的状态误差量δxi通过状态递推方程计算获取第k+1帧的状态先验值根据所述第k+1帧的状态先验值计算获取先验协方差矩阵根据所述状态递推方程及所述先验协方差矩阵根据测量方程进行计算获取后验状态误差;根据所述先验协方差矩阵计算获取测量协方差矩阵R;根据状态观测矩阵H及所述测量协方差矩阵R以及所述先验协方差矩阵计算获取卡尔曼滤波增益;利用所述卡尔曼滤波增益更新获取第k+1帧的后验状态矩阵并基于所述第k+1帧的后验状态矩阵对所述协方差矩阵进行更新得到后验协方差矩阵,完成首次迭代并设定迭代计数器,将所述迭代计数器迭代次数加一;并重复上述操作,记录所述迭代次数;根据所述第k+1帧的后验状态矩阵与所述第k+1帧的状态先验值计算获取先后变化量E;根据预设的先后变化量最大阈值E'与最大迭代次数阈值通过重复上述步骤进行迭代操作获取激光雷达位姿。
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