CN113052761A - 激光点云地图融合方法、设备以及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种激光点云地图融合方法、设备以及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵；通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下；将投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云再次进行匹配拼接，得到第二位姿转换矩阵；通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，并将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合。实现了一种高效的激光点云地图融合方案，提高了建图过程中的容错率。

Description

激光点云地图融合方法、设备以及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种激光点云地图融合方法、设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
现有技术中，当机器人需要准确地运行至一个目的地，需要类似于人类所绘制的地图。在机器人技术领域中，描述环境、认识环境的过程主要依靠于相关的地图信息。其中，机器人通常利用环境地图来描述自身所在的当前环境信息，并随着使用的算法与传感器差异的不同，采用的地图描述形式也不同。在机器人技术领域中，地图的表示方法主要包括了栅格地图、特征点地图、直接表征法以及拓扑地图这四种。栅格地图是目前机器人应用最为广泛的地图储存方式，它看起来和人们所认知的地图区别不大，其本质上是一张位图图片，其中每个“像素”表示在实际环境中存在障碍物的概率分布。一方面，栅格地图能表示空间环境中的很多特征，机器人可以用它来进行路径规划，另一方面，它又不直接记录传感器的原始数据，相对实现了空间和时间消耗的最优，激光雷达也是使用此种地图。
但是，在现有技术中，使用激光进行地图的构建时，并不能保证每次建图都是成功的，中间可能出现各种错误。例如，若在小场景建图时出现错误，则可以重新进行建图操作，而若在大场景建图时出现错误，例如，当地图超过10000平米的时候，重新进行一次建图可能会消耗大量的时间，而且在重建过程的准确性得不到保障，一旦出现差错，则需要再次进行重新建图。可以看出，现有技术的这类建图方案具有明显的技术缺陷，一方面，***的容错率较低，另一方面，建图的执行效率不高。
发明内容
为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本发明提出了一种激光点云地图融合方法，该方法包括：
拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵；
通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下；
将投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云再次进行匹配拼接，得到第二位姿转换矩阵；
通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，并将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合。
可选的，所述拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵之前，包括：
确定一目标区域，在所述第一点云地图中，提取所述目标区域内的所有点云作为所述第一局部点云，同时，在所述第二点云地图中，提取所述目标区域内的所有点云作为所述第二局部点云。
可选的，所述确定一目标区域，在第一点云地图中，提取所述目标区域的第一局部点云，同时，在第二点云地图中，提取所述目标区域的第二局部点云，包括：
将所述第一点云地图与所述第二点云地图同时包含对同一环境的描述作为所述公共区域；
通过预设的形状框框选包含所述公共区域的地图区域，作为所述目标区域。
可选的，所述通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下，包括：
通过所述第一位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云由所述第二点云地图的第二坐标系转换至所述第一点云地图的参考坐标系。
可选的，所述通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，包括：
通过所述第二位姿转换矩阵更新所述第二点云地图中的所有点云在所述参考坐标系下的坐标。
可选的，所述将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合，还包括：
将所述第一点云地图中的所有点云与所述第二点云地图中经更新后的所有点云在所述参考坐标系下进行融合。
可选的，所述将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合，之后还包括：
对融合后的点云地图进行渲染，得到栅格化的激光地图。
可选的，所述对融合后的点云地图进行渲染，得到栅格化的激光地图，之后还包括：
根据地图重建需求，在所述激光地图中通过预设的形状框确定相应的擦除区域，同时，删除所述擦除区域内的所有点云；
确定与所述地图重建需求对应的新建地图，并将所述新建地图融合至经删除处理后的激光地图。
本发明还提出了一种激光点云地图融合设备，该设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的激光点云地图融合方法。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有激光点云地图融合程序，所述激光点云地图融合程序被处理器执行时实现如上任一项所述的激光点云地图融合方法的步骤。
本发明的的有益效果在于，通过拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵；通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下；将投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云再次进行匹配拼接，得到第二位姿转换矩阵；通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，并将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合。实现了一种高效、且准确的地图融合方案，提高了建图过程中的容错率，同时，也便于对地图中各个区域的进行更新迭代。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例提供的激光点云地图融合方法的第一流程图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
实施例一
图1是本发明实施例提供的激光点云地图融合方法的第一流程图。本实施例提出了一种地图融合方法，该方法包括：
S1、拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵；
S2、通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下；
S3、将投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云再次进行匹配拼接，得到第二位姿转换矩阵；
S4、通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，并将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合。
在本实施例中，需要首先说明的是，对于覆盖范围较大的地图，或者，当需要进行规模化的建图时，首先，根据当前的地理位置特征建立具有一定覆盖范围的小地图，或者，建立一定规模的地图单元，然后，对上述各个小地图、或者各个地图单元进行融合，从而得到覆盖完整的地图信息。在以下实施例中，首先，确定已完成单独绘制的第一地图和第二地图，然后，再对第二地图融入第一地图的具体方式进行详细说明。
具体的，首先，拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵。其中，已完成单独绘制的第一地图和第二地图是相邻关系，两者之间具有一定的公共区域，在此基础上，在第一地图中，选择包含上述公共区域的的第一局部点云，同样的，在第二地图中，选择同样的包含上述公共区域的第二局部点云，可以理解的是，上述第一局部点云是建立在第一坐标系下，而上述第二局部点云则是建立在不同于第一坐标系的第二坐标系下。在本实施例中，由于第一局部点云与第二局部点云都包含预先确定的公共区域，且第一局部点云与第二局部点云处于不同的坐标系，因此，将上述第一局部点云与第二局部点云进行拼接匹配操作，从而得到适用于坐标转换的位姿转换矩阵，在此，记为第一位姿转换矩阵。
具体的，当得到第一位姿转换矩阵后，再通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下；以及，将投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云再次进行匹配拼接，得到第二位姿转换矩阵。在本实施例中，得到适用于坐标转换的第一位姿转换矩阵后，将针对第二地图中的所有激光点云进行坐标转换操作，也即，将建立在第二坐标系下的第二地图中的所有激光点云，转换至与第一坐标系对应的参考坐标系，从而实现对第二点云地图的投影。
具体的，当初次完成对第二地图所有点云的投影操作后，再通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，并将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合。此时，得到上述第二位姿转换矩阵的拼接匹配操作，源自处于第一坐标系的第二地图中的所有激光点云，以及第一坐标系的第一地图中的所有激光点云，因此，所得到的上述第二位姿转换矩阵，相较于第一位姿转换矩阵的转换准确度更高。在此基础上，为了提高地图融合的准确性，在本实施例中，将再一次通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图投影至参考坐标系，从而完成对第二地图中的所有激光点云的坐标转换和更新；最后，将更新后的第二地图中的所有激光点云***至第一地图中的所有激光点云，得到由第一地图和第二地图融合后的新地图。
在本实施例中，可选的，在拼接匹配第一局部点云和第二局部点云之前，确定一个或多个目标区域，在第一点云地图中，提取所述目标区域的所有点云作为第一局部点云，同时，在第二点云地图中，提取相同目标区域的所有点云作为第二局部点云。
在本实施例中，可选的，将所述第一点云地图与所述第二点云地图同时包含对同一环境的描述作为所述公共区域。其中，所确定的一个或多个目标区域包含第一地图与第二地图交叉产生的公共区域，可以理解的是，若第一地图与第二地图交叉产生多个独立的公共区域，则根据实际的拼接匹配需求，确定包含一个或多个公共区域的目标区域作为点云提取区域。具体的，首先，确定所述第一点云地图与所述第二点云地图的公共区域，然后，通过预设的形状框框选包含所述公共区域的地图区域，作为所述目标区域，其中，预设的形状框包括但不限于方形框、圆形框等框型。
在本实施例中，可选的，通过所述第一位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云由所述第二点云地图的第二坐标系转换至所述第一点云地图的参考坐标系；或者，若是将第一地图融合至第二地图，则通过所述第一位姿转换矩阵将所述第一点云地图中的所有点云由所述第一点云地图的第一坐标系转换至所述第二点云地图的参考坐标系。
在本实施例中，可选的，通过所述第二位姿转换矩阵更新所述第二点云地图在所述第一坐标下的所有点云；或者，若是将第一地图融合至第二地图，则通过所述第二位姿转换矩阵更新所述第一点云地图在所述第二坐标下的所有点云。
在本实施例中，可选的，通过所述第二位姿转换矩阵更新所述第二点云地图中的所有点云在所述参考坐标系下的坐标；或者，若是将第一地图融合至第二地图，则通过所述第二位姿转换矩阵更新所述第一点云地图中的所有点云在所述参考坐标系下的坐标。
在本实施例中，可选的，对融合后的点云地图进行渲染，得到栅格化的激光地图。
在本实施例中，可选的，根据地图重建需求，在所述激光地图中通过预设的形状框确定相应的擦除区域，同时，删除所述擦除区域内的所有点云；然后，确定与所述地图重建需求对应的新建地图，并所述新建地图融合至经删除处理后的激光地图。
本实施例的有益效果在于，通过拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵；通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下；将投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云再次进行匹配拼接，得到第二位姿转换矩阵；通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，并将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合。实现了一种高效、且准确的地图融合方案，提高了建图过程中的容错率，同时，也便于对地图中各个区域的进行更新迭代。
实施例二
基于上述实施例，在本实施例中，对第二地图map2融合至第一地图map1的具体转换过程做详细说明：
首先，在map1中选取一部分点云，这部分点云大部分或者全部处于map1和map2的重合区域，将选取的点云统一到坐标系O′i下。
其中，坐标系O′i与map1的原始坐标系Oi之间的关系为：
Oi＝Ti*Oi
然后，在map2的相同区域，同样选取一部分点云，将这部分点云统一到坐标系O′j下。
其中，坐标系O′j与map2的原始坐标系Oj之间的关系为：
O′j＝Tj*Oj
使用这两片激光点云进行拼接匹配，得到一个位姿转换矩阵
Figure BDA0002339126610000081
其中，位姿转换矩阵
Figure BDA0002339126610000082
与坐标系O′j的关系为：
Figure BDA0002339126610000083
再然后，将map2的所有点云转换到map1的原始坐标系O′i下，转换公式为：
Figure BDA0002339126610000085
其中，
Pj为在Oj坐标系下map2的激光点云坐标；
P′i为Oi坐标系下map2的激光点云坐标。
再然后，对P′i点云与map1在Oi坐标系下的激光点云坐标再进行一次匹配拼接，从而得到一个更准确位姿转换矩阵。
最后，通过上述得到的更准确位姿转换矩阵，对所有的P′i点云进行位姿转换，得到P″i。其中，P″i是在Oi坐标系下更新后、且更准确的map2的激光点云坐标。将该P”i***至同样处于Oi坐标系下的map1中，即可得到map1和map2融合后的激光点云地图。
实施例三
基于上述实施例，本发明还提出了一种激光点云地图融合设备，所述设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的激光点云地图融合方法。
需要说明的是，上述设备实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在设备实施例中均对应适用，这里不再赘述。
实施例四
基于上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有激光点云地图融合程序，所述激光点云地图融合程序被处理器执行时实现如上任一项所述的激光点云地图融合方法的步骤。
需要说明的是，上述介质实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在介质实施例中均对应适用，这里不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种激光点云地图融合方法，其特征在于，所述方法包括：
拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵；
通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下；
将投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云再次进行匹配拼接，得到第二位姿转换矩阵；
通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，并将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合。
2.根据权利要求1所述的激光点云地图融合方法，其特征在于，所述拼接匹配包含公共区域的第一局部点云和第二局部点云，得到第一位姿转换矩阵之前，包括：
确定一目标区域，在所述第一点云地图中，提取所述目标区域内的所有点云作为所述第一局部点云，同时，在所述第二点云地图中，提取所述目标区域内的所有点云作为所述第二局部点云。
3.根据权利要求2所述的激光点云地图融合方法，其特征在于，所述确定一目标区域，在第一点云地图中，提取所述目标区域的第一局部点云，同时，在第二点云地图中，提取所述目标区域的第二局部点云，包括：
将所述第一点云地图与所述第二点云地图同时包含对同一环境的描述作为所述公共区域；
通过预设的形状框框选包含所述公共区域的地图区域，作为所述目标区域。
4.根据权利要求1所述的激光点云地图融合方法，其特征在于，所述通过所述第一位姿转换矩阵将第二点云地图中的所有点云投影至第一点云地图中点云的参考坐标系下，包括：
通过所述第一位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云由所述第二点云地图的第二坐标系转换至所述第一点云地图的参考坐标系。
5.根据权利要求1所述的激光点云地图融合方法，其特征在于，所述通过所述第二位姿转换矩阵将所述第二点云地图中的所有点云再次投影至所述第一点云地图中点云的参考坐标系下，包括：
通过所述第二位姿转换矩阵更新所述第二点云地图中的所有点云在所述参考坐标系下的坐标。
6.根据权利要求5所述的激光点云地图融合方法，其特征在于，所述将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合，还包括：
将所述第一点云地图中的所有点云与所述第二点云地图中经更新后的所有点云在所述参考坐标系下进行融合。
7.根据权利要求1所述的激光点云地图融合方法，其特征在于，所述将再次投影后的第二点云地图中的所有点云与所述第一点云地图中的所有点云进行融合，之后还包括：
对融合后的点云地图进行渲染，得到栅格化的激光地图。
8.根据权利要求7所述的激光点云地图融合方法，其特征在于，所述对融合后的点云地图进行渲染，得到栅格化的激光地图，之后还包括：
根据地图重建需求，在所述激光地图中通过预设的形状框确定相应的擦除区域，同时，删除所述擦除区域内的所有点云；
确定与所述地图重建需求对应的新建地图，并将所述新建地图融合至经删除处理后的激光地图。
9.一种激光点云地图融合设备，其特征在于，所述设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的激光点云地图融合方法。
10.一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上存储有激光点云地图融合程序，所述激光点云地图融合程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的激光点云地图融合方法的步骤。
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