[发明专利]机器人建图方法、装置、计算机可读存储介质及机器人

说明书

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人建图方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法包括：获取机器人在当前时刻采集的第一点云和第一位姿，以及在历史时刻采集的第二点云和第二位姿；计算所述第一位姿和所述第二位姿之间的位姿差；根据所述位姿差将所述第二点云投影至所述第一点云的坐标上，得到第三点云；根据所述第三点云筛选出所述第一点云中的动态物体点云；从所述第一点云中剔除掉所述动态物体点云，得到第四点云，并使用所述第四点云进行机器人建图。通过本申请，可以根据历史点云数据从当前的点云数据中剔除掉动态物体点云的影响，从而极大提高了建图精度。

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人建图方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。

背景技术

机器人在进行建图的过程中，周围环境中通常存在各种动态物体，如汽车、行人等。若将激光雷达采集的点云不经过处理直接使用，容易将动态物体点云构建入地图中，使建图时地图匹配效果差，机器人位姿估计会产生较大的偏差，回环质量和效率低，构建的地图精度较低，并会影响后续定位与导航的精度。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种机器人建图方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决现有的机器人建图方法容易将动态物体点云构建入地图中，构建的地图精度较低的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种机器人建图方法，可以包括：

获取机器人在当前时刻采集的第一点云和第一位姿，以及在历史时刻采集的第二点云和第二位姿；

计算所述第一位姿和所述第二位姿之间的位姿差；

根据所述位姿差将所述第二点云投影至所述第一点云的坐标上，得到第三点云；

根据所述第三点云筛选出所述第一点云中的动态物体点云；

从所述第一点云中剔除掉所述动态物体点云，得到第四点云，并使用所述第四点云进行机器人建图。

进一步地，所述根据所述第三点云筛选出所述第一点云中的动态物体点云，可以包括：

根据所述第三点云从所述第一点云中筛选出各个候选点；

对筛选出的各个候选点进行聚类，得到各个候选点集；

分别计算各个候选点集中的点数目、点坐标在主方向上的第一方差以及点坐标在主方向的法向上的第二方差；

根据所述点数目、所述第一方差以及所述第二方差从各个候选点集中筛选出优选点集；

从所述优选点集中筛选出符合预设条件的动态物体点云。

进一步地，所述根据所述第三点云从所述第一点云中筛选出各个候选点，可以包括：

在所述第三点云中确定目标点的对应点，所述目标点为所述第一点云中的任意一点，所述对应点为与所述目标点距离最小的点；

计算所述目标点与所述对应点之间的距离，并计算所述目标点与所述对应点在所述目标点与所述机器人的连线的法向上的距离；

若所述目标点与所述对应点之间的距离大于预设的第一距离阈值，或所述目标点与所述对应点在所述目标点与所述机器人的连线的法向上的距离大于预设的第二距离阈值，则将所述目标点确定为候选点。

进一步地，在获取机器人在当前时刻采集的第一点云和第一位姿之后，还可以包括：

对所述第一点云进行去畸变处理，得到去畸变后的第一点云；

对所述去畸变后的第一点云进行下采样处理，得到下采样后的第一点云。

进一步地，所述对所述第一点云进行去畸变处理，可以包括：