【技术实现步骤摘要】
本申请涉及三维建图，具体地涉及一种三维建图方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、三维建图是一种通过使用三维制作软件创建具有三维数据的模型的过程。这一过程可以将二维平面立体化，使其更直观和立体。在三维建图过程中，机器人持续收集多帧rgb-d图（含深度图的照片），每帧图片都可以转化为图片区域内的三维点云数据，并通过连续的多帧点云构建和更新全局的三维点云地图。在构建全局点云图的过程中，现有技术会对连续的图像帧的三维点云图的新实例对象与全局点云图中的旧实例对象进行合并，从而确保全局点云图的动态更新。但是在对新旧实例对象进行合并时，采用的是较为简单的聚类算法进行合并，未能考虑到点云内部的置信度分布要素，虽然最终可以消除重影，但会导致位置失真。并且，聚类算法中要求设置聚类半径的超参数，通常设置的为待检测物体的平均大小，这意味着现有技术基于聚类的去重方式只能确保一定标准大小内的实例对象可以高精度的完成去重，而不能精确去重较小或较大的实例对象，导致最后的建图效果不好。同时，全局点云图中的点云数量会随着连续多帧的更新产生周期性挤压现象，使得不即时的下采样造成了较重的内存成本。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种三维建图方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中全局点云图更新过程中位置失真、建图效果差、内存成本高的技术问题。
2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种三维建图方法，方法包括：
3、获取机器人采集的当前帧，并基于预设算法获取当前帧对应的针对目标场地的局
4、获取针对目标场地的全局点云图，全局点云图包括多个第二实例对象分别对应的第二点云；
5、针对任一第一实例对象，在全局点云图包括的多个第二实例对象中查找与该任一第一实例对象相匹配的目标实例对象；
6、针对任一第一实例对象，并将任一第一实例对象对应的第一点云与目标实例对象对应的第二点云执行点云合并操作，以更新全局点云图，其中，点云合并操作用于将该第一点云中的任一第一坐标点合并至该第二点云中与该任一第一坐标点邻近的目标坐标点，并更新该目标坐标点的第一合并次数；
7、在满足预设筛除条件的情况下，对全局点云图中的任一第二实例对象执行筛选清除操作，以更新全局点云图，其中，筛选清除操作用于根据该任一第二实例对象对应的第二点云中第二坐标点的第一合并次数和预设点云删除条件删除相应的坐标点。
8、本申请第二方面提供一种三维建图装置，包括：
9、存储器，被配置成存储指令；
10、处理器，被配置成从存储器调用指令以及在执行指令时能够实现根据上述的三维建图方法。
11、本申请第三方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据上述的三维建图方法。
12、通过上述技术方案，利用坐标点的合并次数属性，实现了基于坐标点级别的去重影算法，对不同尺寸的待检测物体都有精确的去重效果。并且，每一帧的坐标点合并都实现了一定的下采样效果，从而在每一帧都能控制全局点云图的点云数量，降低了全局点云图的内存占用，提高了后续去重影算法的处理效率。
13、本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种三维建图方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，在所述全局点云图包括的多个第二实例对象中查找与该任一第一实例对象相匹配的目标实例对象包括：
3.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，对所述任一第一实例对象对应的第一点云与所述目标实例对象对应的第二点云执行点云合并操作包括：
4.根据权利要求3所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，并所述任一第一实例对象对应的第一点云与所述目标实例对象对应的第二点云执行点云合并操作还包括：
5.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，每个第二实例对象对应一个视觉特征，所述视觉特征包括多个维度向量，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，根据所述任一第一实例对象对应的合并权重对所述目标实例对象对应的视觉特征包括的每个维度向量的值进行更新，以更新所述全局点云图包括，根据公式（1）对每个维度向量的值进行更新：
7.根据权利要求5所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，根据所述任一第一实例对象对应的目标实例对象的第二合并次数确定所述任一第一实例对象对应的合并权重包括，所述任一第一实例对象对应的合并权重根据以下公式（2）进行计算：
8.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，所述在满足预设筛除条件的情况下，对所述全局点云图中的任一第二实例对象执行筛选清除操作，以更新所述全局点云图包括：
9.根据权利要求8所述的三维建图方法，其特征在于，所述预设筛除条件是指所述当前帧的帧数符合预设间隔帧数，所述针对任一第二实例对象，根据所述第二点云中的任一第二坐标点对应的缓存数组确定该任一第二坐标点在所述当前帧对应的合并增长速率包括：
10.根据权利要求9所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第二实例对象，根据所述第二实例对象对应的第二点云的任一第二坐标点对应的第一目标合并次数和第二目标合并次数确定该任一第二坐标点对应的第一合并增长速率包括，该任一第二坐标点对应的第一合并增长速率根据以下公式（3）进行计算：
11.根据权利要求8所述的三维建图方法，其特征在于，所述点云合并操作还用于更新任一目标实例对象对应的第二点云中的目标坐标点的存活帧数，所述针对任一第二实例对象，根据所述第二点云中的任一第二坐标点对应的缓存数组确定该任一第二坐标点在所述当前帧对应的合并增长速率包括：
12.根据权利要求11所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第二实例对象，根据所述任一第二实例对象对应的第二点云的任一第二坐标点在所述当前帧的第一合并次数和存活帧数确定该任一第二坐标点对应的第二合并增长速率包括，该任一第二坐标点对应的第二合并增长速率根据以下公式（4）进行计算：
13.根据权利要求8所述的三维建图方法，其特征在于，所述合并增长速率包括第一合并增长速率，所述预设点云删除条件的函数表达式如以下公式（5）所示：
14.根据权利要求8所述的三维建图方法，其特征在于，所述合并增长速率包括第二合并增长速率，所述预设点云删除条件的函数表达式如以下公式（6）所示：
15.根据权利要求8所述的三维建图方法，其特征在于，所述方法还包括：
16.一种三维建图装置，其特征在于，包括：
17.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据权利要求1至15中任一项所述的三维建图方法。
...【技术特征摘要】
1.一种三维建图方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，在所述全局点云图包括的多个第二实例对象中查找与该任一第一实例对象相匹配的目标实例对象包括：
3.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，对所述任一第一实例对象对应的第一点云与所述目标实例对象对应的第二点云执行点云合并操作包括：
4.根据权利要求3所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，并所述任一第一实例对象对应的第一点云与所述目标实例对象对应的第二点云执行点云合并操作还包括：
5.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，每个第二实例对象对应一个视觉特征，所述视觉特征包括多个维度向量，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，根据所述任一第一实例对象对应的合并权重对所述目标实例对象对应的视觉特征包括的每个维度向量的值进行更新，以更新所述全局点云图包括，根据公式（1）对每个维度向量的值进行更新：
7.根据权利要求5所述的三维建图方法，其特征在于，所述针对任一第一实例对象，根据所述任一第一实例对象对应的目标实例对象的第二合并次数确定所述任一第一实例对象对应的合并权重包括，所述任一第一实例对象对应的合并权重根据以下公式（2）进行计算：
8.根据权利要求1所述的三维建图方法，其特征在于，所述在满足预设筛除条件的情况下，对所述全局点云图中的任一第二实例对象执行筛选清除操作，以更新所述全局点云图包括：
9.根据权利要求8所述的三维建图方法，其特征在于，所述预设筛除条件是指所述当前帧的帧数符合预设间隔帧数，所述针对任一第二实例对象，根据所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟鼎，陈威余，邹晨阳，刘向阳，唐伟，
申请(专利权)人：中科云谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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