【技术实现步骤摘要】
本申请涉及建图，特别是涉及基于激光雷达的建图方法、激光建图设备、装置及介质。
技术介绍
1、机器人执行各类任务，如导航、传递、搜索和清洁等，一般都需要对其工作环境建构地图，并确定自己在环境中的位置，这就需要slam(simultaneouslocalizationandmapping，同时定位与地图构建)技术。其中，基于激光雷达的slam技术具有较多优势，成为目前最受关注的slam方向之一。且市面上已经有很多开源的激光建图整体解决方案，其大致上被分为基于滤波器的和基于图优化的。
2、目前通常是根据获取的第一帧激光雷达数据构建局部的占据栅格地图，根据运动跟踪线程中当前帧激光雷达数据与上一帧激光雷达数据进行匹配，计算得到优化的帧间位姿运动矩阵，根据当前帧激光雷达数据与占据栅格地图进行匹配，对优化的帧间位姿运动矩阵进行调整，得到精确的当前帧位姿；根据当前帧和当前关键帧之间的距离更新局部地图或重新构建局部地图，根据新插入的关键帧构建的运动约束，增量式优化更新关键帧队列中各个关键帧的位姿，得到更新后的全局地图。然而，上述方法采用的回环检测方法需要与所有历史关键帧进行点云匹配，耗时较久，且当存在大的旋转运动时建图性能会严重下降，而且扫描区域有限。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种基于激光雷达的建图方法、激光建图设备、装置及介质，以提高建图精度。具体技术方案如下：
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于激光雷达的建图方法，所述方法包括：
3、
4、根据所述第一电机数据及所述第一imu数据，对所述第一激光扫描帧数据进行坐标系转换得到第二激光扫描帧数据；
5、基于所述第二激光扫描帧数据和所述第一imu数据，确定激光匹配位姿、imu积分位姿和回环检测位姿；
6、基于所述激光匹配位姿、所述imu积分位姿和所述回环检测位姿，确定所述第一激光扫描帧数据对应的待估计位姿；
7、根据所述待估计位姿建立地图点云。
8、在一种可能的实施例中，所述根据所述第一电机数据及所述第一imu数据，对所述第一激光扫描帧数据进行坐标系转换得到第二激光扫描帧数据，包括：
9、根据所述第一电机数据的采集时间及所述第一激光扫描帧数据的采集时间，计算得到第一时间对齐参数；
10、根据所述第一时间对齐参数，将所述第一电机数据在时间上与所述第一激光扫描帧数据进行对齐，得到第二电机数据；
11、根据所述第一imu数据的采集时间及所述第一激光扫描帧数据的采集时间，计算得到第二时间对齐参数；
12、根据所述第二时间对齐参数，将所述第一imu数据在时间上与所述第一激光扫描帧数据进行对齐，得到第二imu数据；
13、按照所述第二电机数据及所述第二imu数据对所述第一激光扫描帧数据进行坐标系转换，得到第二激光扫描帧数据。
14、在一种可能的实施例中，所述根据所述第一电机数据的采集时间及所述第一激光扫描帧数据的采集时间，计算得到第一时间对齐参数，包括：
15、根据所述第一电机数据的采集时间及所述第一激光扫描帧数据的采集时间，利用下述公式，计算得到第一时间对齐参数：
16、β＝(tli-tmi)/(tmj-tmi)
17、其中，β为第一时间对齐参数，tli为采集第i个所述第一激光扫描帧数据的采集时间，tmi为采集第i个所述第一电机数据的采集时间，tmj为采集第j个所述第一电机数据的采集时间；
18、相应的，所述根据所述第一时间对齐参数，将所述第一电机数据在时间上与所述第一激光扫描帧数据进行对齐，得到第二电机数据，包括：
19、根据所述第一时间对齐参数，利用下述公式，将所述第一电机数据在时间上与所述第一激光扫描帧数据进行对齐，得到第二电机数据：
20、motli＝motmi+β·(motmj-motmi)
21、其中，motli为第i个所述第二电机数据，motmi为第i个所述第一电机数据，β为第一时间对齐参数，motmj为第j个所述第一电机数据。
22、在一种可能的实施例中，所述基于所述第二激光扫描帧数据和所述第一imu数据，确定激光匹配位姿、imu积分位姿和回环检测位姿，包括：
23、对所述第二激光扫描帧数据进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿；
24、对所述第一imu数据进行积分，得到imu积分位姿；
25、根据所述第二激光扫描帧数据生成第一局部地图点云，将所述第一局部地图点云与历史局部地图点云进行匹配，得到回环检测位姿。
26、在一种可能的实施例中，所述对所述第二激光扫描帧数据进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿，包括：
27、对所述第二激光扫描帧数据进行特征提取，得到边缘点特征和平面点特征；
28、将所述第二激光扫描帧数据的边缘点特征和平面点特征，分别与历史局部地图点云中的边缘点特征和平面点特征进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿。
29、在一种可能的实施例中，所述将所述第二激光扫描帧数据的边缘点特征和平面点特征，分别与历史局部地图点云中的边缘点特征和平面点特征进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿，包括：
30、利用下述公式，将所述第二激光扫描帧数据的边缘点特征和平面点特征，分别与历史局部地图点云中的边缘点特征和平面点特征进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿：
31、
32、其中，为第i个第二激光扫描帧数据对应的激光匹配位姿的最小值，distedge(a)为第i个第二激光扫描帧数据中第a个边缘点特征与历史局部地图点云中对应的边缘点特征之间的距离，p为第i个第二激光扫描帧数据中的边缘点特征数量，distplane(b)为第i个第二激光扫描帧数据中第b个平面点特征与历史局部地图点云中对应的平面点特征之间的距离，q为第i个第二激光扫描帧数据中的平面点特征数量。
33、在一种可能的实施例中，所述对所述第一imu数据进行积分，得到imu积分位姿，包括：
34、根据所述第一imu数据中的陀螺仪数据进行积分，得到旋转变化值；
35、根据所述旋转变化值及所述第一imu数据中的加速度计数据进行积分，得到速度变化值；
36、根据所述速度变化值、所述旋转变化值及所述加速度计数据进行积分，得到位移变化值。
37、在一种可能的实施例中，所述根据所述第二激光扫描帧数据生成第一局部地图点云，将所述第一局部地图点云与历史局部地图点云进行匹配，得到回环检测位姿，包括：
38、获取历史激光扫描帧数据，将所述第二激光扫描帧数据与所述历史激光扫描帧数据进行叠加，得到第一局部地图点云；
39、提取所述第一局部地图点云的第一全局特征描述符；
【技术保护点】
1.一种基于激光雷达的建图方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一电机数据及所述第一IMU数据，对所述第一激光扫描帧数据进行坐标系转换得到第二激光扫描帧数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一电机数据的采集时间及所述第一激光扫描帧数据的采集时间，计算得到第一时间对齐参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二激光扫描帧数据和所述第一IMU数据，确定激光匹配位姿、IMU积分位姿和回环检测位姿，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二激光扫描帧数据进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第二激光扫描帧数据的边缘点特征和平面点特征，分别与历史局部地图点云中的边缘点特征和平面点特征进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一IMU数据进行积分，得到IMU积分位姿，包括：p>
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二激光扫描帧数据生成第一局部地图点云，将所述第一局部地图点云与历史局部地图点云进行匹配，得到回环检测位姿，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述激光匹配位姿、所述IMU积分位姿和所述回环检测位姿，确定所述第一激光扫描帧数据对应的待估计位姿，包括：
10.一种激光建图设备，其特征在于，所述设备包括三维激光雷达、电机、IMU和处理器；
11.一种基于激光雷达的建图装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的建图方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一电机数据及所述第一imu数据，对所述第一激光扫描帧数据进行坐标系转换得到第二激光扫描帧数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一电机数据的采集时间及所述第一激光扫描帧数据的采集时间，计算得到第一时间对齐参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二激光扫描帧数据和所述第一imu数据，确定激光匹配位姿、imu积分位姿和回环检测位姿，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二激光扫描帧数据进行点云位姿匹配，得到激光匹配位姿，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第二激光扫描帧数据的边缘点特征和平面点特征，分别与历史局部地图点云中的边缘点特征和平面点特征进行点...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨旭，李彤，党志强，唐恒博，
申请(专利权)人：杭州海康机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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