[发明专利]协同构建点云地图的方法、设备和系统

权利要求书

1.一种协同构建点云地图的方法，其特征在于，包括：

获取多个车辆在不同路段上移动时分别采集的相应路段的点云数据，不同的车辆对应预设路线中不同的路段，任意相邻的第一路段和第二路段设置有重叠区域；

利用重叠区域的点云数据，确定第二路段的点云数据变换到第一路段的点云数据的变换矩阵；

利用所述变换矩阵对所述第二路段的点云数据进行变换；

将第一路段的点云数据和变换后的第二路段的点云数据进行拼接，以构建所述预设路线的点云地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

每个路段的点云数据包括：所述路段的各个单帧点云和每个单帧点云相应的标记数据；

其中，确定第二路段的点云数据变换到第一路段的点云数据的变换矩阵，包括：

通过配准具有相同标记数据的第一路段中重叠区域的单帧点云和第二路段中重叠区域的单帧点云，确定第二路段的点云数据变换到第一路段的点云数据的变换矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定第二路段的点云数据变换到第一路段的点云数据的变换矩阵，包括：

将具有相同标记数据的第一路段中重叠区域的单帧点云和第二路段中重叠区域的单帧点云分别作为目标点云和源点云，获取源点云和目标点云的匹配点对；

基于匹配点对构造旋转平移矩阵；

利用旋转平移矩阵对源点云进行变换；

计算变换后的源点云与目标点云之间的误差；

如果误差大于预设误差，继续迭代地执行上述各步骤，如果误差不大于预设误差，停止迭代，将所述误差相应的旋转平移矩阵确定为第二路段的点云数据变换到第一路段的点云数据的变换矩阵。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个路段的每个单帧点云相应的标记数据包括以下至少一项：

所述路段的车辆在采集所述路段的单帧点云时当前的全局位置信息和航向信息；

所述路段的车辆在采集所述路段的单帧点云时拍摄的环境图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

不同单帧点云对应的环境图像的特征向量的相似度大于预设值时被判定为具有相同标记数据的不同单帧点云；

不同单帧点云对应的车辆的全局位置信息和航向信息相同时被判定为具有相同标记数据的不同单帧点云。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第二路段的点云数据包括：所述第二路段的各个单帧点云的点云数据和每个单帧点云相应的局部位姿信息，其中，所述第二路段的单帧点云的点云数据包括：构成所述单帧点云的每个点在以所述第二路段的车辆为原点的局部坐标系下的位置信息，所述第二路段的单帧点云相应的局部位姿信息是：所述第二路段的车辆在采集所述第二路段的单帧点云时的当前位姿相对于在采集所述第二路段的起始单帧点云时的起始位姿的相对位姿信息；

利用所述变换矩阵对所述第二路段的点云数据进行变换，包括：所述第二路段的每个单帧点云相应的局部位姿信息先乘以所述变换矩阵，再乘以所述单帧点云的点云数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据每个路段的点云数据，对每个路段的各个点进行聚类；

从每个路段的点云数据中，去除与预设的移动对象的形状相匹配的聚类得到的点集。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

每个路段的点云数据是去除预设的移动对象的点集后的点云数据，其中，所述去除操作包括每个路段的车辆基于所述路段的点云数据，对所述路段的各个点进行聚类，从所述路段的点云数据中，去除与预设的移动对象的形状相匹配的聚类得到的点集。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述预设路线的点云地图包括：

根据第一路段的点云数据和变换后的第二路段的点云数据，利用LeGO-LOAM构建所述预设路线的点云地图。