[发明专利]一种基于点云的室内动态场景SLAM方法及系统

摘要

本发明提出一种基于点云的室内动态场景SLAM方法，包括进行基于多尺度的激光帧和概率图配准，结合当前帧的信息对每一层历史概率图进行更新，包括根据配准结果，将当前帧转换至历史概率图所在的坐标系，得到转换后的激光帧，进行概率图生成，生成对应的概率图；结合当前帧概率图和历史概率图，对历史概率图进行更新，得到当前历史概率图；直至所有激光帧处理完毕，得到激光器的运行轨迹和室内动态环境的二维地图。本技术方案能够快速准确的对动态场景进行构图，并完成自定位。

主权项

1.一种基于点云的室内动态场景SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，首先判断是否t＝0，表示当前激光帧是否为第一帧，是则生成当前激光帧的概率图并直接设置历史概率图然后等待下一帧，当t不为0时，进入步骤2；生成概率图，包括进行激光帧轮廓提取，根据激光帧轮廓，结合二维高斯模型，针对不同分辨率的概率图，计算出每个格网的概率值大小；步骤2，基于多尺度的激光帧和概率图配准，实现如下，设待配准的当前帧为S_t，各层历史概率图分别为其中s＝1,2…S，s为概率图当前层数，S为总层数，最顶层初始转换矩阵为采用上一帧最顶层的转换矩阵，将当前帧配准至历史概率图时，在每一层中通过结合穷举法和梯度下降法优化能量函数，寻找到当前帧和历史概率图间的最优转换矩阵能量函数如下所示，其中，x表示当前激光帧S_t中的一个点，表示x经过转换后的点，表示转换后的点在历史概率图上的概率值，w(x)表示每个点的权重值，为某一层的历史概率图；步骤3，概率图更新，当前帧和历史概率图配准后，结合当前帧的信息对每一层历史概率图进行更新，从而将新的概率图用于下一帧的配准中；对每一层的概率图进行更新，实现方式如下，设当前层数为s，令根据步骤2的配准结果，将当前帧S_t转换至历史概率图所在的坐标系，得到转换后的当前激光帧针对进行概率图生成，生成对应的概率图M_t；进行概率图生成，包括进行激光帧轮廓提取，根据激光帧轮廓，结合二维高斯模型，针对不同分辨率的概率图，计算出每个格网的概率值大小；结合当前帧概率图M_t和历史概率图对历史概率图进行更新，得到当前历史概率图步骤4，返回步骤1，直至所有激光帧处理完毕，则终止迭代，得到激光器的运行轨迹和室内动态环境的二维地图。