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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明公开了一种基于多传感器融合去除动态物体的视觉SLAM算法，采用IMU和轮式里程计相结合获取移动机器人平台的瞬时速度，毫米波雷达采集周围环境的雷达点云数据，接着对雷达点云数据进行动态点筛选，剔除静态点，从而获得动态点组成的动态点云；然后对动态点云进行二次分割，并将分割后的点云投影至相机成像归一化平面从而形成掩膜；最后将掩膜覆盖在当前时刻相机拍摄的图像上，从而去除图像中的动态物体。整个过程中通过多传感器形成掩膜并覆盖图像的方式去除动态物体，使得后续生成的地图不仅精度较高、而且算法鲁棒性较好；同时其无需深度学习或几何处理方法，因此仅需较低的算力即可运行，从而适用于现有小型移动机器人的自动驾驶。

主权项：1.一种基于多传感器融合去除动态物体的视觉SLAM算法，其特征在于，具体步骤为：步骤一、布设传感器：将IMU装在移动机器人平台上表面中心，用于测量移动机器人平台的实时姿态角；在移动机器人平台下部的各个移动轮上均装有轮式里程计，用于获取各个移动轮的瞬时线速度；将两个毫米波雷达装在移动机器人平台上表面、且对称设置在经过IMU的中心线两侧，用于采集雷达点云；IMU、轮式里程计和毫米波雷达均将采集的数据反馈给移动机器人平台的数据处理器；步骤二、采集数据：移动机器人平台开始正常行驶，此时IMU测量移动机器人平台的实时姿态角反馈给数据处理器，同时轮式里程计测量移动机器人平台各个移动轮的瞬时线速度反馈给数据处理器，数据处理器将移动机器人平台当前时刻的实时姿态角和瞬时线速度进行融合，得出当前时刻移动机器人平台的瞬时速度；步骤三、筛选动态点云：两个毫米波雷达采集当前时刻周围环境的雷达点云数据，从而得出带有速度信息的雷达点云数据，数据处理器将步骤二获得的瞬时速度，按照相对速度原理得出静态点的理论瞬时速度，对点云数据中的每个点进行动态点筛选，动态点筛选标准为：设置阈值b，Vpoint_i为雷达点云中第i个点的速度，Vout为静态点的理论瞬时速度，若|Vpoint_i-Vout|b，则判定该点是静态点，并将该点删除，通过遍历点云数据所有点后，筛选出所有动态点并组成动态点云；步骤四、动态点云初步分割：首先对动态点云按照速度进行初步分割，设置阈值c，Vpoint_i为动态点云中第i个点的速度，Vpoin_k为动态点云中第k个点的速度，若|Vpoint_i-Vpoin_k|c，则将动态点云中第i个点和第k个点划分为同一类点，并将不同类点分割，完成初步分割；步骤五、动态点云二次分割：对动态点云按照距离进行二次分割，采用DBSCAN算法对步骤四分割好的点云进行聚类分割，完成二次分割；步骤六、构建掩膜：按照小孔成像原理，将步骤五分割好的点云依次投影到移动机器人平台的相机成像归一化平面上，将投影到的每一个点云的边界点全部连起来，从而在相机成像归一化平面上将各个点云分别形成掩膜；步骤七、图像覆盖去除动态物体：根据相机与掩膜的转换公式，将掩膜投影到当前时刻移动机器人平台相机拍摄的对应帧图像上，对各个掩膜在图像上进行覆盖处理，去除图像中的动态物体；步骤八、图像应用：将步骤七去除动态物体的图像传入视觉SLAM中进行后续处理，从而生成稳定的、不含动态物体干扰的地图。

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权利要求：

百度查询： 中国矿业大学 一种基于多传感器融合去除动态物体的视觉SLAM算法