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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多阶段动态点云处理的序贯式融合定位及建图方法，包括：S1、采集机器人传感数据，对其预处理，获得目标聚类结果；S2、进行粗处理获得混合点云数据；S3、对混合点云数据进行精处理，获得动态点云的检测结果；S4、将动态点云去除后的静态点云作为LOAM框架的输入数据，并采用序贯融合框架结合ESKF算法进行融合位姿估计；S5、根据静态点云数据和融合位姿估计结果，进行机器人定位及建图。本发明方法可有效检测点云中运动对象，同时对其检测并去除；本发明采用了序贯融合框架，有效提高机器人的位姿估计精度；本发明在实现机器人定位及建图过程中，结合了多种模态信息，大大提高系统的感知能力。
主权项：1.基于多阶段动态点云处理的序贯式融合定位及建图方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集机器人传感数据，并对其进行预处理，获得目标聚类结果；其中，传感数据包括激光雷达采集的激光点云以及相机采集的图像；S2、对预处理后相邻帧点云数据进行粗处理获得混合点云数据；S3、基于目标聚类结果以及动态点云概率模型，对混合点云数据进行精处理，获得动态点云的检测结果；S4、根据动态点云的检测结果，将动态点云去除后的静态点云作为LOAM框架的输入数据，并采用序贯融合框架结合ESKF算法进行融合位姿估计；S5、根据静态点云数据和融合位姿估计结果，在LOAM框架的基础上进行机器人定位及建图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 基于多阶段动态点云处理的序贯式融合定位及建图方法
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