申请/专利权人：北京化工大学

申请日：2022-08-22

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN115371662B

主分类号：G01C21/00

分类号：G01C21/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.12.09#实质审查的生效;2022.11.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于概率栅格移除动态对象的静态地图构建方法。首先，对采集到的激光雷达数据、IMU数据和GPS数据进行紧耦合，从而得到一个关键帧的数据集合。其次，采用极坐标的方式，选择激光雷达强度作为描述子对关键帧的数据集合进行处理，得到带有描述子的关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图。再次，对带有描述子关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图进行比较，找到子地图中的动态区域，对动态区域进行平面拟合，得到平面方程。最后，剔除动态区域中平面方程上方的点云，得到三维静态点云地图。本发明能够应用于动态环境下构建三维静态点云地图中。

主权项：1.一种基于概率栅格移除动态对象的静态地图构建方法，其特征在于：该方法包括：步骤1：采集激光雷达点云数据、IMU数据和GPS数据，对采集到的数据进行紧耦合，从而得到关键帧的数据集合，该集合中包含关键帧的点云数据集合、关键帧的时间数据集合和关键帧的位姿数据集合；步骤2：依次读取关键帧的数据集合中的数据，构建关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图，采用激光雷达强度作为栅格图中每一个格子的描述子，得到带有描述子的关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图；步骤3：对带有描述子的关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图进行比较，找到子地图中的动态区域，然后对动态区域进行平面拟合，得到平面方程，之后剔除动态区域中平面方程以上的点云，最后得到剔除动态对象后的三维静态点云地图；具体的，步骤2将包括以下步骤：步骤2.1：依次读取关键帧的数据集合中关键帧的点云数据、时间数据和位姿数据，采用极坐标的方式构建关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图；步骤2.2：计算关键帧的栅格图中每一个格子中激光雷达强度密度最高的值，将该值作为关键帧的栅格图中每一个格子的描述子，同时计算关键帧对应子地图的栅格图中每一个格子中激光雷达强度密度最高的值，将该值作为关键帧对应子地图的栅格图中每一个格子的描述子，从而得到带有描述子的关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图；步骤3包含以下步骤：步骤3.1：计算关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图中每一个格子的描述子的差值，如果差值小于E，则认为是存在动态对象的区域，该区域以下简称为动态区域；步骤3.2：找到关键帧对应子地图的动态区域中高度最低的点，该点的z轴数值作为z0，选择高度大于z0并且小于（z0+0.5）的所有点作为数据集；步骤3.3：采用RANSAC算法对数据集进行平面拟合，当到达最大迭代次数或者拟合的平面模型正确率大于阈值时，停止迭代，从而得到拟合平面的平面方程；步骤3.4：将动态区域中的平面方程上方的点云认为是动态对象的点云，然后剔除动态区域中动态对象的点云，最后得到三维静态点云地图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京化工大学 一种基于概率栅格移除动态对象的静态地图构建方法

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