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申请/专利权人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司

摘要：本发明涉及机器人导航领域，具体是一种动态场景下机器人SLAM方法。本方法将物体分别强动态物体、弱动态物体和静态物体，构建地图时先利用目标检测系统检测出强动态物体，然后剔除激光点云中与强都动态物体深度点云最接近的点，离线更新时剔除已经移动的弱动态物体，增强了机器人对于环境的感知理解能力，提升了传统SLAM算法对于动态物体的处理能力，进一步优化机器人定位、地图构建的准确性。

主权项：1.动态场景下移动机器人SLAM方法，其特征在于：包括以下步骤：S01）、室内环境训练集采集与目标检测系统训练，根据物体的运动属性，将室内的物体分别划分成强动态物体、弱动态物体和静态物体，采集室内场景训练数据并训练目标检测系统，训练好的目标检测系统进行强动态物体、弱动态物体、静态物体的检测与分割；S02）、基于多传感器融合的先验参考地图前处理，机器人搭载用于实时感知周围环境信息的单线激光雷达、轮式里程计、相机、IMU传感器，轮式里程计根据实时反馈脉冲、轮半径、轮距计算机器人线速度、角速度、位姿变化量，IMU传感器输出基于自身坐标系的z轴角速度、x轴线加速度、y轴线加速度，单线激光雷达提供环境切面感知能力，相机输出图像或点云深度信息；进行先验参考地图前处理时，首先人为遥控机器人稳定通过室内各个区域，此过程中机器人实时采集多帧IMU瞬时角速度、线加速度、多帧轮式里程计轮瞬时线速度、一帧深度相机RGB图像与深度信息、一帧激光雷达点云信息；待RGB图像信息到达后立即完成强动态物体检测，将检测到的强动态物体转换至深度图像中完成点云分割，同时将深度图像坐标系转换至激光点云坐标系，利用KD-Tree算法将激光点云、强动态物体深度点云作为输入，输出激光点云中与强动态物体深度点云最接近的点并剔除，记录每一关键帧剔除强动态物体后的激光点云、原始相机输出；S03）、先验参考地图后处理，遍历步骤S02）记录的剔除强动态物体后的激光点云、原始相机输出，对原始相机输出执行弱动态物体检测，并将检测到的弱动态物体转换至深度图像中完成点云分割，同时将深度图像坐标系转换至激光点云坐标系，利用KD-Tree算法将激光点云、弱动态物体深度点云作为输入，输出激光点云中与弱动态物体深度点云最接近的点并赋予弱动态物体属性，最后完成二维栅格地图构建，生成先验参考地图，此时栅格地图带有占据、弱动态物体属性；S04）、基于先验参考地图的二次更新，执行任务时，机器人根据步骤S03）输出的先验参考地图完成扫描匹配定位工作，一定时间后进行先验参考地图二次更新，采用一线程进行定位，另一线程在定位稳定性满足要求的情况下，查找具有弱动态物体的格栅周围4个格栅是否被击中，若击中则不作处理，反之，该格栅设定的待更新次数加1，机器人循环作业时若检测到某一格栅的待更新次数大于T，则此时更新该格栅及其周围4个格栅占据属性为空白，弱动态物体属性删除。

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