[发明专利]一种手持SLAM装置，数据采集、存储及发布方法

说明书

一种手持SLAM装置，数据采集、存储及发布方法，将LiDAR传感器、相机传感器和SPAN‑IGMS1组合导航设备组合形成可手持式SLAM装置，装置精巧，方便用户采集数据；提出的数据采集、存储及发布方法具有实时采集、传感器消息实时可视化；存储方便有序、存储数据易查看，易转载它用；发布灵活等特点。本发明总体具有高效快速，兼容性强，作业成本低，适用范围广等特点，在多传感器数据的实时采集与存储、发布、方便它用方面具有明显优势。

技术领域

本发明涉及SLAM的多传感器融合的领域，具体为一种手持SLAM装置，数据采集、存储及发布方法。

背景技术

随着SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图技术)技术的发展，单传感器定位技术已经无法满足复杂多变的实时环境的需求，多传感器融合定位技术，如LiDAR传感器和相机传感器以及IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元)融合的LVI-SAM算法、GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)与INS(Inertial Navigation System，惯性导航系统)形成的GNSS/INS组合定位技术、LiDAR传感器和IMU融合的FLOAM算法等，它们相比于单传感器定位技术，都取得了很好的定位与建图效果。在当下SLAM的发展中，多传感器融合定位方法已成为主流方法。对于多传感器融合定位技术，数据的采集、存储与发布是很有必要的。通过采集多传感器数据并存储可用作传感器的标定，可以直观地查看传感器数据、通过发布采集的多传感器数据可用作测试算法等。

在手持SLAM装置方面，国内外已出现相关的集成性产品。如华测导航提供的GeoSLAM手持式SLAM装置、Hexagon品牌下的LeiCa测量系统的BLK20go手持机集成了全景相机与激光雷达，但所述装置大多用于室内；其背包装置LeiCaPegasus:BaCkpaCk集成了4个全景相机、两个16线的Velodyne激光雷达、GNSS和IMU。上述的装置用户使用率低，价格昂贵，体型大，不易携带；且所述传感器只实现物理层面的集成，并未实现数据层面的融合。在SLAM领域的传感器数据采集、存储与发布方面，目前均是采用bag文件存储以及数据发布，所述方法存储的文件不能很好的查看原始数据状态，所述方法在数据发布时不方便进行单帧调整，不易转载它用。在一些开源的成熟SLAM算法中，一般只有数据读取程序，往往只能读取公开数据集的传感器数据以测试算法，没有数据采集方法，不能实现数据采集、存储与发布的功能。用法不灵活，用途比较单一。无法满足我们采集自身想要环境数据，在复杂多变环境下测试算法有效性的需求。本发明提出的一种手持SLAM装置，数据采集、存储及发布方法，将LiDAR传感器、相机传感器和SPAN-IGM S1组合导航设备组合形成可手持式SLAM装置，装置精巧，方便用户采集数据；提出的数据采集、存储及发布方法具有实时采集、传感器消息实时可视化；存储方便有序、存储数据易查看，易转载它用；发布灵活等特点。本发明总体具有高效快速，兼容性强，作业成本低，适用范围广等特点，在多传感器数据的实时采集与存储、发布、方便它用方面具有明显优势。

在ROS(Robot Operating System，机器人操作系统)领域，最小的进程(process)单元就是节点(node)。一个软件包中可以包含多个可执行文件，所述可执行文件在程序运行之后就会形成进程，所述进程在ROS中被称为节点。可以将节点设置成发布者(Publisher)，发布具有某种消息类型的话题，也可以将节点设置成订阅者(Subscriber)，订阅具有某种消息类型的话题。节点与节点之间通过话题进行通讯。本发明就是通过节点间发布订阅带有传感器消息类型的话题的原理，实现多传感器数据的采集、存储与发布。