一种SLAM中重复子图检测方法技术

本发明专利技术公开一种SLAM中重复子图检测方法，包括如下步骤：S1、将在当前子图重叠距离阈值内的其他子图放入子图集中，并统计子图集中的子图总数目Q；S2、检测当前子图总数目Q是否小于等于设置的最小保留重叠子图数目Overlap_MIN，若检测结果为是，则执行步骤S1，若检测结果为否，则检测当前的重叠子图，对不是当前子图的重叠子图进行删除。本发明专利技术提出了一种针对栅格地图的SLAM建图过程中的重复子图检测方法，进而提高了重复子图的检测精度，减少了建图和定位过程中的重复约束，进而提高了建图和定位的效率。定位的效率。定位的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种SLAM中重复子图检测方法


[0001]本专利技术属于地图重复度检测
，更具体地，本专利技术涉及一种LAM中重复子图检测方法。

技术介绍

[0002]在工业无人仓储物流中，移动机器人应用越来越广泛，其最主要的定位导航方式就是激光SLAM定位导航。激光SLAM实时执行前端匹配，非实时执行后端优化，依靠历史建立的子图集，通过激光帧和各个子图匹配建立约束，通过迭代优化实现精准定位。如果机器人重复走一条路，就会在一个位置附近建立很多子图，并且子图非常相似。当计算机CPU计算性能较差时，激光帧节点和各个子图之间的约束不能及时计算，就会进入排队优化状态，造成任务累积，影响机器人正常定位。因此机器人在建图时走回环或重复路线，检测和删除重复子图的操作就十分必要，纯定位时的计算量就会减少，降低机器人定位时可能出现的延时，提高定位的稳定性。
[0003]CN108710886B，专利名称：一种基于SIFT算法的重复图像匹配方法，该方案是首先通过SIFT算法提取待匹配图像的匹配特征点及其位置信息，然后以匹配点位置信息相似度最大和投影变换的幅值最小为目标，运用最小二乘法求解投影变换参数，最后通过优化的最终投影变换参数，计算匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况；但是该方案存在的问题具体如下：
[0004]SIFT特征适用于彩色图像的特征提取和匹配，由于栅格地图是灰度地图，相对于彩色图像信息比较单一，导致特征相似度较高，进而致使特征提取的效果很差，匹配失败率高。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种LAM中重复子图检测方法，旨在改善上述问题。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种SLAM中重复子图检测方法，所述方法具体包括如下步骤：
[0007]S1、将在当前子图重叠距离阈值内的其他子图放入子图集中，并统计子图集中的子图总数目Q；
[0008]S2、检测当前子图总数目Q是否小于等于设置的最小保留重叠子图数目Overlap_MIN，若检测结果为是，则不计算当前子图的重叠子图，执行步骤S1，若检测结果为否，则检测当前的重叠子图，对不是当前子图的重叠子图进行删除。
[0009]进一步的，当最小保留子图数目Overlap_MIN＝1时，重叠子图的检测方法具体如下：
[0010]确定两个子图间的位置关系，内含、相交或相离，
[0011]若两者的位置关系是内含时，则被包含的子图为重叠子图；
[0012]若两者的位置关系为相离时，则不存在重叠子图；
[0013]若两者的位置关系为相交时，则计算两个子图的重叠度，重叠度大于重叠度阈值的子图则为重叠子图。
[0014]进一步的，当最小保留子图数目Overlap_MIN≥2，且全局有k个子图时，重叠子图的检测方法具体如下：
[0015]获取k个子图的不重合占据点面积，将不重合占据点面积Area_n小于预设的不重合占据点面积阈值Area_K认定为重叠子图。
[0016]进一步的，子图i的不重合占据点面积Area_i获取方法具体如下：
[0017]提取子图i的占据点云；
[0018]获取子图i的占据点云在其它子图的投影点，即子图i的重叠占据点；
[0019]确定子图i的不重叠占据点，并计算子图i的不重合占据点面积Areai。
[0020]进一步的，子图i的占据点云occ_cloud
i
的获取方法具体如下：
[0021]读取子图i栅格的占据概率值M
i
(grid_x，grid_y)＝occ_value，如果占据概率值occ_value大于预设的占据阈值，认为该点是占据点，将占据点存入占据点云occ_cloud
i
，计算占据点云occ_cloud
i
中各占据点栅格中心的世界坐标P(px，py)，将占据点的世界坐标存入占据矩阵M
x
(i，i)的元素中。
[0022]进一步的，子图i的重叠占据点获取方法具体如下：
[0023]将占据点云occ_cloud
i
中的所有占据点P(px，py)投影到子图1，计算占据点在子图1中的栅格坐标(gr_x，gr_y)，判断占据点是否投影到了子图1的占据栅格中，若判断结果为是，则将其保存到M
x
(i，1)中的占据点云中；
[0024]基于上述方法再将子图i的剩余占据点依次投影到子图2至子图k中，获取保存到M
x
(i，2)～M
x
(i，k)的占据点云。
[0025]进一步的，子图的i不重合占据点面积Areai计算公式具体如下：
[0026]Area_i＝M
x
(i，k+1)*resolution2[0027]M
x
(i，k+1)＝M_ii
‑
M_i1
‑
M_i2....
‑
M_ik
[0028]其中，M_ii为M
x
(i，i)中存储的占据点云数，M_i1为M
x
(i，1)中存储的占据点云数，M_i2为M
x
(i，2)中存储的点云数，M_ik为M
x
(i，k)中存储的点云数，resolution为占据栅格地图的分辨率。
[0029]进一步的，占据点是否投影到子图1的占据栅格的判断方法具体如下：
[0030]占据点的栅格坐标为(gr_x，gr_y)，检测gr_x是否大于0并且小于1_min_x，且gr_y是否大于0并且小于1_miny，如果判断结果为是，则该栅格(gr_x，gr_y)位于子图1中；
[0031]获取栅格(gr_x，gr_y)在子图1中的占据概率值M1(gr_x，gr_y)，若占据概率值M1(gr_x，gr_y)大于占据阈值，判定该占据点投影到了子图1的占据栅格中。
[0032]进一步的，子图的重叠度ov计算公式具体如下：
[0033]s3＝Overlap_width*Overlap*length
[0034]ov＝s3/s；
[0035]Overlap_width*Overlap*length分别表示两个子图交叉区域的长度Ovarlap_length和宽度Overlap_width，s表示该子图的有效栅格地图面积。
[0036]本专利技术提出了一种针对栅格地图的SLAM建图过程中的重复子图检测方法，进而提高了重复子图的检测精度，减少了建图和定位过程中的重复约束，进而提高了建图和定位
的效率。
附图说明
[0037]图1为本专利技术实施例提供的LAM中重复子图检测方法流程图；
[0038]图2为本专利技术实施例提供的当前子图中的子图集形成过程示意图。
具体实施方式
[0039]下面对照附图，通过对实施例的描述，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SLAM中重复子图检测方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：S1、将在当前子图重叠距离阈值内的其他子图放入子图集中，并统计子图集中的子图总数目Q；S2、检测当前子图总数目Q是否小于等于设置的最小保留重叠子图数目Overlap_MIN，若检测结果为是，则执行步骤S1，若检测结果为否，则检测当前的重叠子图，对不是当前子图的重叠子图进行删除。2.如权利要求1所述SLAM中重复子图检测方法，其特征在于，当最小保留子图数目Overlap_MIN＝1时，重叠子图的检测方法具体如下：确定两个子图间的位置关系，内含、相交或相离，若两者的位置关系是内含时，则被包含的子图为重叠子图；若两者的位置关系为相离时，则不存在重叠子图；若两者的位置关系为相交时，则计算两个子图的重叠度，重叠度大于重叠度阈值的子图则为重叠子图。3.如权利要求1所述SLAM中重复子图检测方法，其特征在于，当最小保留子图数目Overlap_MIN≥2，且全局有k个子图时，重叠子图的检测方法具体如下：获取k个子图的不重合占据点面积，将不重合占据点面积Area_n小于预设的不重合占据点面积阈值Area_K认定为重叠子图。4.如权利要求3所述SLAM中重复子图检测方法，其特征在于，子图i的不重合占据点面积Area_i获取方法具体如下：提取子图i的占据点云；获取子图i的占据点云在其它子图的投影点，即子图i的重叠占据点；确定子图i的不重叠占据点，并计算子图i的不重合占据点面积Area_i。5.如权利要求4所述SLAM中重复子图检测方法，其特征在于，子图i的占据点云occ_cloud
i
的获取方法具体如下：读取子图i栅格的占据概率值M
i
(grid_x,grid_y)＝occ_value，如果占据概率值occ_value大于预设的占据阈值，认为该点是占据点，将占据点存入占据点云occ_cloud
i
，计算占据点云occ_cloud
i
中各占据点栅格中心的世界坐标P(px,py)，将占据点的世界坐标存入占据矩阵M
x
(i,i)的元素中。6.如权利要求5所述SLAM中重复子图检测方法，其特征在于，子图i的重叠占据点获取方法具体如下：将占据点云occ_cloud
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝奇，陈智君，郑亮，曹雏清，赵立军，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：