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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种未知动态环境下的机基协同建图方法。本发明结合空中智能感知设备视野广阔和地面智能感知设备细节完整的感知优势，首先对二者各自搭建的三维点云地图进行动态点云滤除、噪声点云滤除、天花板及地面点云滤除、场外离群点云团滤除等预处理，得到高质量的静态点云地图；然后采用先基于FPFH特征的SAC‑IA算法粗配准，再基于ICP算法精配准，提高匹配精度的同时防止局部收敛。本发明方法在精度上相比空中智能感知设备单独建图精度提升了8%，相比地面智能感知设备单独建图精度提升了51%，显著降低了建图误差，提高感知精度、提升系统鲁棒性，在中小型室内复杂环境中实现较好的感知效果。
主权项：1.一种未知动态环境下的机基协同建图方法，其特征在于，包括：步骤1，采用地面智能感知设备与空中智能感知设备分别对环境进行三维感知，得到地面感知3D点云和空中感知3D点云；步骤2，对步骤1得到的3D点云进行预处理，包括动态点云滤除、噪声点云滤除、天花板及地面点云滤除，以及场外离群点云团滤除；其中，采用改进的ERASOR算法对步骤1得到的3D点云地图进行动态点云滤除；其中，对栅格bin内的点云沿高度z轴划分为多个高度区间，分别统计各高度区间的点云数量；计算局部地图和先验地图对应高度区间的点云数量之比；若某高度区间的所述点云数量之比大于设定值A，则认为该高度区间存在动态障碍物，删去该高度区间的点云；步骤3，对预处理后的地面感知3D点云和空中感知3D点云进行粗匹配；步骤4，在步骤3粗配准的基础上进行精配准，得到地面感知3D点云和空中感知3D点云之间的变换关系；基于所述变换关系，将两个点云转换到同一个坐标系下进行点云融合，生成机基融合全局地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 未知动态环境下的机基协同建图方法
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