一种融合视觉信息的3D激光雷达定位方法及系统

    公开(公告)号:CN116299502A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310148864.7

    申请日:2023-02-03

    摘要: 本发明公开了一种融合视觉信息的3D激光雷达定位方法及系统,采用LOAM中的特征提取和特征匹配算法对点云进行匹配;检测当前环境结构特征是否出现相似或者缺失的情况;将相机视野范围内的点投影到图像像素平面上,得到激光点对应的像素点;将激光点投影到像素平面得到像素点后,将图像信息融入到激光点中;在参考数据中找到当前激光点的最佳匹配点;统计所有通过描述子找到最佳匹配的激光点的汉明距离的方差;对保留下来的激光点对,计算两点之间的欧式距离,作为带描述子激光点的匹配误差;将纯激光点云匹配误差和带描述子激光点的匹配误差相结合;采用LOAM优化流程,通过优化最小化误差求得具体位姿。本发明鲁棒性和可靠性高。

    点云地图染色方法、装置、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116486023A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310355333.5

    申请日:2023-03-22

    IPC分类号: G06T17/05 G06T19/20

    摘要: 本申请适用于计算机技术领域,提供点云地图染色方法、装置、终端设备及存储介质,包括:获取点云帧和图像帧,根据所述点云帧对当前的全局点云地图进行更新,得到更新后的所述全局点云地图,在更新后的所述全局点云地图中,确定所述图像帧所对应的区域,得到目标区域,根据第一体素到拍摄设备的距离和目标像素的颜色信息对所述第一体素进行染色,得到染色后的所述全局点云地图,其中,所述第一体素为所述目标区域的体素,所述拍摄设备为拍摄所述图像帧的设备,所述目标像素为所述图像帧中与所述第一体素所对应的像素。本申请可以提高包含颜色信息的点云地图的准确度。

    一种路面区域的生成方法和移动机器人

    公开(公告)号:CN116433858A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310326625.6

    申请日:2023-03-23

    IPC分类号: G06T17/05 G06T7/66 G06T7/62

    摘要: 本申请提供了一种路面区域的生成方法和移动机器人,该方法包括:获取标准点云数据,标准点云数据包括M个点;根据M个点中每个点的球体邻域点集所表征的拟合面与移动机器人的水平姿态所在平面的关系,从标准点云数据中确定第一点云数据,第一点云数据中每个点的球体邻域点集所表征的拟合面为从M个球体邻域点集所表征的拟合面中剔除出竖直状拟合面的拟合面;从第一点云数据中确定第二点云数据,第二点云数据中每个点的球体邻域点集所表征的拟合面为从第一点云数据的球体邻域点集所表征的拟合面中剔除出曲率特征明显的拟合面;根据第二点云数据,生成平整路面区域。能够避免移动机器人在作业过程中受到磨损,进而影响使用移动机器人的使用寿命。

    路沿识别方法、装置、智能设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116540257A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310314763.2

    申请日:2023-03-22

    IPC分类号: G01S17/88 G01S7/48 G01S7/495

    摘要: 本申请适用于机器人技术领域,提供了一种路沿识别方法、装置、智能设备和存储介质,所述方法包括:获取机器人所在环境预设区域内的关键帧激光点云;将所述关键帧激光点云进行有序排列,得到所述关键帧激光点云中激光点的排列信息;基于所述排列信息对所述激光点进行邻域距离检测,并根据所述邻域距离检测的结果,构建候选路沿点集合;对所述候选路沿点集合中的候选路沿点进行聚类处理,并根据聚类处理的结果识别路沿边界。采用该方法可自动检测路沿,让机器人准确识别路沿,有效约束机器的行驶区域,从而保障机器人的安全移动。

    水平面环境退化的检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116295518A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310131463.0

    申请日:2023-02-03

    摘要: 本发明实施例公开了一种水平面环境退化的检测方法、装置、设备及介质,其中方法包括:获取目标机器人的目标位置的预设范围内的初始点云地图;根据所述初始点云地图计算各点所在平面的目标法向量;根据各个所述目标法向量,对每个等分角进行角度点计算;根据各个所述角度点依次进行协方差矩阵计算、特征分解,得到第一特征值和第二特征值,其中,所述第一特征值小于所述第二特征值;根据预设的单特征值阈值、预设的特征值比值阈值、所述第一特征值和所述第二特征值确定各个退化方向。从而准确的计算出了水平面方向上的退化方向。