[发明专利]一种激光点云与地图的匹配评价方法、介质、终端和装置

权利要求书

1.一种激光点云与地图的匹配评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据激光点云在当前时刻的先验位姿将所述激光点云在环境地图上栅格化；

步骤2，计算所述激光点云中每个激光点在所述环境地图上分别对应的最近点集；

步骤3，计算所述最近点集中所有最近点的均值点，并根据激光点与对应均值点的距离生成所述激光点的匹配得分；

步骤4，对所述激光点云中所有激光点的匹配得分进行求和，生成所述激光点云与所述环境地图的匹配总分。

2.根据权利要求1所述激光点云与地图的匹配评价方法，其特征在于，计算所述激光点云中每个激光点在所述环境地图上分别对应的最近点集具体包括以下步骤：

S201，获取所述激光点云中每个激光点在所述环境地图上的最近点圆，所述最近点圆的圆心为所述激光点所在栅格的中心，半径为预设值；

S202，获取每个激光点在预设搜索范围内的所有障碍点，将处于对应的最近点圆范围内的障碍点作为最近点，并保存所述最近点的世界坐标形成所述激光点对应的最近点集。

3.根据权利要求2所述激光点云与地图的匹配评价方法，其特征在于，所述步骤3和所述步骤4之间还包括以下步骤：当所述最近点集中没有最近点时，则将所述障碍点中处于所述最近点圆范围外且与所述激光点距离最近的障碍点作为目标障碍点，计算所述激光点与对应的目标障碍点的第一欧拉距离，并根据第一预设公式计算所述激光点的匹配得分，所述第一预设公式为：

其中d_i为激光点i与目标障碍点的第一欧拉距离，r为最近点圆的预设半径；

当目标障碍点为0时，所述激光点的匹配得分为0。

4.根据权利要求1-3任一所述激光点云与地图的匹配评价方法，其特征在于，所述步骤3中，当最近点集中包括一个最近点时，所述最近点即为均值点；当最近点集中包括两个以上最近点时，根据最近点集中每个最近点的权重计算所有最近点的均值点，具体包括以下步骤：

计算所述激光点与每个最近点的第二欧拉距离，并将第二欧拉距离的倒数作为每个最近点的权重；

对所有权重进行归一化处理，并采用归一化处理后的权重求取所有最近点分别对应的障碍点世界坐标的加权平均值，所述加权平均值即为所有最近点的均值点坐标。

5.根据权利要求4所述激光点云与地图的匹配评价方法，其特征在于，所述步骤3中，根据激光点与对应均值点的距离生成所述激光点云中每个激光点的匹配得分具体为：

计算所述激光点与对应均值点的第三欧拉距离，并带入第二预设公式生成所述激光点的匹配得分，所述第二预设公式为：

其中f_i为激光点i与对应均值点的第三欧拉距离。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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1-5任一项所述的激光点云与地图的匹配评价方法。

7.一种激光点云与地图的匹配评价终端，其特征在于，包括权利要求6所述的计算机可读存储介质和处理器，所述处理器执行所述计算机可读存储介质上的计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述激光点云与地图的匹配评价方法的步骤。

8.一种激光点云与地图的匹配评价装置，其特征在于，包括栅格化模块、最近点集获取模块、计算模块和求和模块，

所述栅格化模块用于根据激光点云在当前时刻的先验位姿将所述激光点云在环境地图上栅格化；

所述最近点集获取模块用于计算所述激光点云中每个激光点在所述环境地图上分别对应的最近点集；

所述计算模块用于计算所述最近点集中所有最近点的均值点，并根据激光点与对应均值点的距离生成所述激光点的匹配得分；

所述求和模块用于对所述激光点云中所有激光点的匹配得分进行求和，生成所述激光点云与所述环境地图的匹配总分。