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申请/专利权人：南昌航空大学
摘要：本申请公开了一种基于多帧空间占用率的激光SLAM方法、设备及介质，涉及SLAM中的动态物体识别领域，该方法包括：将目标点云图像在水平基准面上进行投影并进行体素网格划分；基于各个体素网格对应的距离值对所有体素网格进行下采样后，进行交叉特征提取以得到空间特征点集合；基于空间特征点集合对多帧连续激光点云进行粗匹配，以构建局部地图；基于局部地图，对多帧连续激光点云进行体素网格的空间占有率投票，以确定动态体素网格并去除对应的激光点，以得到优化后点云图像，然后进行精匹配得到初步全局地图；采用词袋模型的回环检测算法对初步全局地图进行优化，以得到最终全局地图。本申请提高SLAM追踪定位的精度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于多帧空间占用率的激光SLAM方法，其特征在于，所述基于多帧空间占用率的激光SLAM方法包括：获取激光雷达采集到的目标点云图像；将所述目标点云图像在水平基准面上进行投影，对投影得到的深度图像进行体素网格划分，并计算每个体素网格对应的距离值；所述距离值为体素网格与所述激光雷达之间的距离；基于各个体素网格对应的距离值，对所有体素网格进行下采样，并对下采样后得到的优化后深度图像进行交叉特征提取，以得到空间特征点集合；从所述深度图像中选取多帧连续激光点云，基于所述空间特征点集合，对所述多帧连续激光点云进行粗匹配，以构建局部地图；基于所述局部地图，对所述多帧连续激光点云进行体素网格的空间占有率投票，以确定动态体素网格，并从所述多帧连续激光点云中去除所述动态体素网格对应的激光点，以得到优化后点云图像；基于所述优化后点云图像进行精匹配，以得到初步全局地图；根据所述初步全局地图及所述空间特征点集合，采用词袋模型的回环检测算法对所述初步全局地图进行优化，以得到最终全局地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌航空大学 一种基于多帧空间占用率的激光SLAM方法、设备及介质
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