[发明专利]一种基于激光传感器的slam地图校准方法和装置

权利要求书

1.一种基于激光传感器的slam地图校准方法，其特征在于，所述方法包括：

训练检测模型，所述检测模型经训练后能够检测同步定位与地图构建slam地图中的被误识别的未知区域；

启动校准后，将待校准的slam地图输入至训练后的检测模型，获取所述检测模型输出的检测结果；

根据所述检测结果确认出所述待校准的slam地图中的一个或多个被误识别的未知区域；

将确认出的被误识别的未知区域校准为可通行区域；

所述检测模型经训练后能够检测slam地图中的被误识别的未知区域，包括：

获取多个slam地图样本，对每个slam地图样本标注出其中的一个或多个被误识别的未知区域；

建立配置文件，并根据每个被标注区域的位置信息计算配置信息，将所述配置信息保存在配置文件中；

向所述检测模型中逐个输入每个slam地图样本和与其对应的配置信息，对所述检测模型进行训练，得到能够检测出slam地图中的被误识别的未知区域的检测模型；

采用YOLO算法中的darknet训练模型作为所述检测模型，所述检测模型的配置信息为被标注区域所对应的边界方框的中心点坐标及宽与高，所述检测模型的检测结果包括被标注区域所对应的边界方框的四个顶点坐标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述slam地图中的被误识别的未知区域呈扇形分布；

所述获取多个slam地图样本，对每个slam地图样本标注出其中的一个或多个被误识别的未知区域，包括：

加载每个slam地图样本的图片，标注出每个图片中的一个或多个扇形区域所对应的边界方框；

所述建立配置文件，并根据每个被标注区域的位置信息计算配置信息，将所述配置信息保存在配置文件中，包括：

获取每个扇形区域所对应的边界方框的四个顶点坐标，通过所述四个顶点坐标计算得到所述扇形区域所对应的边界方框的中心坐标点及宽与高；

将每个扇形区域所对应的边界方框的中心坐标点及宽与高按xml格式逐行写入所述检测模型的配置文件中。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，使用OpenCV加载每个slam地图样本的图片，通过监听鼠标点击四个顶点的事件获取每个扇形区域所对应的边界方框的四个顶点坐标。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将确认出的被误识别的未知区域校准为可通行区域包括：

通过修改区域内的所有像素点的像素值，将确认出的被误识别的未知区域校准为可通行区域。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用非线性滤波算法对待校准的slam地图中的每个像素点进行处理，将被误识别的障碍物校准为可通行区域。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，采用的非线性滤波算法为中值滤波算法；

采用中值滤波算法对待校准的slam地图中的每个像素点进行处理，将被误识别的障碍物校准为可通行区域包括：

初始化一个n*n的矩阵模板，n的取值大于等于2；

使用所述矩阵模板按预定顺序依次扫描所述待校准的slam地图中的每个像素点，以每个像素点为中心获取所述矩阵模板中所有像素值，按这些像素值从大到小排列，取中位数并赋值给中心的像素点，从而将被误识别的障碍物校准为可通行区域。