CN110276834A - 一种激光点云地图的构建方法、终端和可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及计算机视觉领域，公开了一种激光点云地图的构建方法、终端和可读存储介质。本发明中，激光点云地图的构建方法，包括：在终端移动过程中，获取终端的位姿信息集合以及周围环境的点信息集合，点信息用于表征点的坐标位置信息，点信息集合由单线雷达以第一平面扫描方式扫描获得，第一平面与所述终端移动过程中接触的平面相交；根据位姿信息集合以及点信息集合，构建周围环境的点云地图。本实施方式，能够降低构建终端周围环境的点云地图的成本，且保证确定的点云地图的准确性。

Description

一种激光点云地图的构建方法、终端和可读存储介质

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉领域，特别涉及一种激光点云地图的构建方法、终端和可读存储介质。

背景技术

随着科技的不断进步，出现了各种无人驾驶汽车，智能机器人、智能轮椅等智能终端。在智能终端移动过程中，通常需要根据激光雷达获取的点云数据，构建的点云地图，进而根据点云地图感知周围环境中的物体，或者根据点云地图进行避障。

发明人发现相关技术中至少存在如下问题：目前通常是基于多线激光雷达获取周围环境的点云数据，但是，多线激光雷达较为昂贵，成本较高。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种激光点云地图的构建方法、终端和可读存储介质，能够降低构建终端周围环境的点云地图的成本，且保证确定的点云地图的准确性。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种激光点云地图的构建方法，包括：在终端移动过程中，获取终端的位姿信息集合以及周围环境的点信息集合，点信息用于表征点的坐标位置信息，点信息集合由单线雷达以第一平面扫描方式扫描获得，第一平面与所述终端移动过程中接触的平面相交；根据位姿信息集合以及点信息集合，构建周围环境的点云地图。

本发明的实施方式还提供了一种终端，包括：至少一个处理器；以及，单线雷达，单线雷达设置在终端的第一平面上，且单线雷达与处理器通信连接，第一平面与终端移动过程中接触的平面相交，单线雷达用于按照第一平面的扫描方式获得周围环境的点信息集合；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的激光点云地图的构建方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的激光点云地图的构建方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，单线雷达以第一平面扫描方式进行扫描，且该第一平面与终端移动过程中接触的平面相交，该终端在移动过程中，该单线雷达实时进行扫描，从而使得该单线雷达扫描的第一平面可以覆盖终端的移动区域内的空间，从而确保了单线雷达对移动区域内的扫描的准确性；由于终端的位姿信息记录了终端在移动过程中的位置和姿态信息，而单线雷达记录的是二维的数据，结合终端的位姿信息和单线雷达采集的周围环境的点信息，使得可以准确低构建该终端移动区域内的点云地图，由于单线雷达的成本低，降低了点云地图的构建的成本。

另外，在构建周围环境的点云地图之后，激光点云地图的构建方法还包括：在点云地图内按照预设的步长构建多个立体网格；分别判断每个立体网格是否满足填充条件，并对满足填充条件的立体网格进行点云数据填充，获得网格化的点云地图。在点云地图构建之后，对该点云地图进行网格化，且对满足条件的立体网格进行点云数据的填充，丰富了点云地图内的点云数据，防止构建的点云地图内出现点云数据稀疏的情况，进一步提高了点云地图的准确性。

另外，填充条件为立体网格内未存在点云数据且在立体网格的相邻立体网格内均存在点云数据。通过该填充条件可以快速找出点云数据稀疏的区域。

另外，对满足填充条件的立体网格进行点云数据填充，具体包括：获取立体网格的中心点的三维位置数据；将中心点的三维位置数据作为待填充点云数据；将待填充点云数据填充至立体网格内。利用立体网格确定待填充数据，使得待填充数据更加合理，提高点云地图的准确性。

另外，根据位姿信息集合以及点信息集合，构建周围环境的点云地图，具体包括：根据预设的坐标系转换关系，将每个点信息转换至第一坐标系，预设的坐标系转换关系为位姿信息所处第一坐标系和单线雷达对应的第二坐标系之间的转换关系；在第一坐标系内，根据每个位姿信息以及点信息与采集点信息的位姿信息之间对应关系，合并点信息与位姿信息，构成周围环境的点云地图。通过坐标转换关系，可以快速将采集的点信息以及终端的位姿信息转换至相同的坐标系，由于点信息的采集与终端所处的位置相关，通过每个位姿信息以及点信息与采集点信息的位姿信息之间对应关系，合并点信息和位姿信息，构成点云地图，使得确定的点云数据准确，同时，根据不同的位姿信息，进行点信息和位姿信息的合并，合并简单，快速，减少构建点云地图的时间。

另外，获取终端移动过程中的位姿信息集合，具体包括：获取终端的初始位姿信息；根据定位雷达在移动过程中采集的雷达数据以及初始位姿信息，确定终端的各位姿信息，并将各个位姿信息聚集为位姿信息集合。通过定位雷达获取终端移动过程中的位姿信息集合，使得获取的位姿信息更加准确，从而确保后续构建的点云地图的准确性。

另外，点云地图内按照预设的步长构建多个立体网格之后，激光点云地图的构建方法还包括：针对每个立体网格进行以下处理：判断立体网格内是否存在多个点云数据，若是，则获取每个点云数据与立体网格的中心点之间的距离，分别判断每个距离是否超过预设阈值，并删除超过预设阈值的距离对应的点云数据。通过立体网格，删除不合理的点云数据，进一步提高点云地图的准确性。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本发明第一实施方式提供的一种激光点云地图的构建方法的具体流程图；

图2是根据本发明第一实施方式提供的一种该单线雷达的第一平面扫描方式的示意图；

图3是根据本发明第一实施方式提供的一种该单线雷达扫描过程中形成的扫描空间示意图；

图4是根据本发明第二实施方式提供的一种激光点云地图的构建方法的具体流程图；

图5是根据本发明第二实施方式提供的满足填充条件的立体网格填充点云数据的示意图；

图6是根据本发明第三实施方式提供的一种终端的结构示意图；

图7是根据本发明第四实施方式提供的一种终端的结构示意图；

图8是根据本发明第四实施方式提供的一种定位雷达和单线雷达放置位置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

本发明的第一实施方式涉及一种激光点云地图的构建方法。该激光点云地图的构建方法可以应用于终端，如：机器人、无人驾驶汽车、智能导航设备、智能轮椅等；该激光点云地图还可以应用于服务端，如：云端。该激光点云地图的构建方法的具体流程如图1所示。

步骤101：在终端移动过程中，获取终端的位姿信息集合以及周围环境的点信息集合，点信息用于表征点的坐标位置信息，点信息集合由单线雷达以第一平面扫描方式扫描获得，第一平面与终端移动过程中接触的平面相交。

具体的说，可以将单线雷达设置在终端上，以使该单线雷达以第一平面扫描方式进行扫描，为了更好的理解该单线雷达的扫描方式，本实施方式提供该单线雷达的第一平面扫描方式的示意图，如图2所示，图2中标号101表示单线雷达，标号1011表示第一平面，标号10表示为机器人，标号1012表示机器人在移动过程中接触的平面，箭头为机器人移动方向。

下面结合图3，介绍单线雷达的扫描过程；当终端从W1位置移动至Wn位置过程中，该单线雷达实时按照第一平面扫描方式进行扫描，即可形成一个如图3所示的扫描空间，标号1011为第一平面。可以理解的是，由于第一平面与终端移动过程接触的平面相交，使得该激光雷达可以扫描除第一平面外的平面，从而在终端移动过程中尽可能的增大了该单线雷达的扫描空间。

终端的位姿信息集合可以是获取的该终端在每个单位时刻采集的位姿信息的集合，单位时刻可以根据需要设置，例如，单位时刻为1秒，1毫秒等。

一个具体的实现中，获取终端的位姿信息集合有多种方式，如：全球定位系统(Global Positioning System，简称“GPS”)的定位方式，或者，通过在移动区域的多个摄像头拍摄进行共同定位的方式。

为了保证终端的位姿信息的准确性，本实施方式中，在终端上安装定位雷达，通过定位雷达实现对终端的位置进行精确定位，同时，由于采用了定位雷达进行定位，使得在任何场合(如：室内场景、室外场景等)都可以获取到终端准确的位姿信息，扩大了该激光点云地图的构建方法的应用范围。

下面本实施方式中以定位雷达为例，介绍如何获取终端的位姿信息集合。

获取终端的初始位姿信息；根据定位雷达在移动过程中采集的雷达数据以及初始位姿信息，确定终端的各位姿信息，并将各个位姿信息聚集为位姿信息集合。

具体的说，终端上通常设置有对终端定位的功能模块，如惯性测量单元，利用该惯性测量单元可以估算出当前终端的初始位姿信息。其中，本实施方式中终端的位姿为终端所处位置信息和姿态信息，初始位姿信息可以通过状态转移函数进行计算确定，该状态转移函数可以如公式(1)所示：

x(t)＝f(x(t-1),u(t))+w(t) 公式(1)；

其中，x(t)为终端t时刻的状态向量，该状态向量可以用于表征该终端在t时刻时的位姿信息；u(t)为终端t时刻的输入量(如，速度、电流信息等)；w(t)为系统t时刻的输入噪声，及运动过程中的各种误差。

在实际应用中，例如，机器人的里程计模块获取机器人的状态向量x(t)，该状态向量x(t)随时间的状态转移函数可以表示为公式(2)：

x(t)＝x(t-1)+v(t-1)*Δt+0.5*a(t-1)*Δt² 公式(2)；

其中，x(t)为系统t时刻的状态向量；v(t)为系统t时刻的速度；a(t)为系统t时刻的加速度；Δt为系统的控制周期，其中，该公式(2)忽略了公式(1)中的误差以及噪声。

将定位雷达在移动过程中采集的雷达数据的坐标系进行转换，转换为常用的世界坐标系的观测值。具体的说，激光雷达的采集的雷达数据Z在笛卡尔坐标系中，可以表示为：z＝[x,y]；该雷达数据与观测值之间的转换模型可以表示为：

z(t)＝h(x(t))+ξ(t) 公式(3)；

其中，z(t)为系统t时刻定位雷达观测到的特征点的值；h(x(t))为观测量与位姿向量间的函数关系；ξ(t)为观测噪声。

通常，为了提高定位雷达的定位的精确度，通常会确定N个初始位姿信息，N为大于1的整数，按照公式(1)以及公式(2)计算得到对应的N个终端的第一位姿信息，计算N个第一位姿信息各自对应的可信度，根据预设规则以及每个第一位姿信息的可信度，从N个第一位姿信息中，确定终端的位姿信息。预设规则可以最大可信度原则或者均值化原则。可信度的计算可以采用公式(4)；

其中，Z_1:t表示为从初始到t时刻定位雷达采集的雷达数据所转换的观测值的集合。根据公式(4)确定出该终端的位姿信息标识为：

计算每个第一位姿信息可以基于粒子滤波算法实现，具体为：

(a)初始化；

具体的说，设时间t＝0，根据p(x₀)分布采样到的i＝1,2,...,N，p(x₀)表示在终端在t＝0时刻位姿信息的可信度。

(b)重要性权值计算：i＝1,2,...,N,并进行归一化处理，得到，

(c)重采样

在粒子集合中根据重要性权值，删除一些权值较小的粒子，复制等量的权值较大的粒子，形成新的粒子集合，并分配权值ω＝1/N；

(d)确定终端的位姿信息为

步骤102：根据位姿信息集合以及点信息集合，构建周围环境的点云地图。

一个具体的实现中，根据预设的坐标系转换关系，将每个点信息转换至第一坐标系；预设的坐标系转换关系为位姿信息所处第一坐标系和单线雷达对应的第二坐标系之间的转换关系；在第一坐标系内，根据每个位姿信息以及点信息与采集点信息的位姿信息之间对应关系，合并点信息与位姿信息，构成周围环境的点云地图。

具体的说，第一坐标系可以是世界坐标系，该单线雷达对应的第二坐标系为以该单线雷达为中心的坐标系，根据数学原理，可以根据坐标系的种类，预先确定出第一坐标系和第二坐标系之间的坐标系转换关系，根据该坐标系转换关系，即可将获取的点信息集合中每个点信息转换至第一坐标系，统一位姿信息和点信息的坐标系。另外，终端的位姿信息与单线雷达采集的点信息之间存在对应关系，根据每个位姿信息，即可找到对应的点信息，进而可以按照位姿信息合并点信息与位姿信息，构成周围环境的点云地图。

需要说明的是，为了提高构建的点云地图的准确性，可以在合并点信息和位姿信息后，对合成的点云数据进行预处理，例如，删除不合理的点云数据，将特别近的点、特别远的点、凸点判定为不合理的点，并删除。

本发明实施方式相对于现有技术而言，单线雷达以第一平面扫描方式进行扫描，且该第一平面与终端移动过程中接触的平面相交，该终端在移动过程中，该单线雷达实时进行扫描，从而使得该单线雷达扫描的第一平面可以覆盖终端的移动区域内的空间，从而确保了单线雷达对移动区域内的扫描的准确性；由于终端的位姿信息记录了终端在移动过程中的位置和姿态信息，而单线雷达记录的是二维的数据，结合终端的位姿信息和单线雷达采集的周围环境的点信息，使得可以准确低构建该终端移动区域内的点云地图，由于单线雷达的成本低，降低了点云地图的构建的成本。

本发明的第二实施方式涉及一种激光点云地图的构建方法。第二实施方式是第一实施方式的进一步改进，主要改进之处在于：在本发明第二实施方式中，在构建周围环境的点云地图之后，还需要对该点云地图进行进一步处理，以进一步提高该点云地图的准确度。该激光点云地图的构建方法如图4所示。

步骤201：在终端移动过程中，获取终端的位姿信息集合以及周围环境的点信息集合。

步骤202：根据位姿信息集合以及点信息集合，构建周围环境的点云地图。

步骤203：在点云地图内按照预设的步长构建多个立体网格。

具体的说，可以根据点云地图中的点云数据，确定出该点云地图的边界，根据该点云地图的边界，在该点云内构建多个立体网格，该预设边长的多个立体网格用于将该点云地图所在的空间用分开，预设步长可以根据实际需要进行设置。

步骤204：分别判断每个立体网格是否满足填充条件，并对满足填充条件的立体网格进行点云数据填充，获得网格化的点云地图。

一个具体的实现中，填充条件为立体网格内未存在点云数据且在立体网格的相邻立体网格内均存在点云数据。对满足该填充条件的立体网格进行点云数据填充的过程为：获取立体网格的中心点的三维位置数据；将中心点的三维位置数据作为待填充点云数据；将待填充点云数据填充至立体网格内。例如，立体网格A满足该填充数据，则获取该立体网格A的中心点O的三维位置数据O(a,b,c)，在该立体网格A内添加该点O，图5展示了该立体网格填充点云数据的过程。

另外，为进一步提高该网格点云地图的准确性，还可以对每个立体网格进行处理；在步骤203之后，步骤204之前可以执行步骤205，或者，在步骤204之后再执行步骤205。

步骤205：分别对每个立体网格进行处理。

具体的说，针对每个立体网格进行以下处理：判断立体网格内是否存在多个点云数据，若是，则获取每个点云数据与立体网格的中心点之间的距离，分别判断每个距离是否超过预设阈值，并删除超过预设阈值的所述距离对应的点云数据；也可以仅保留距离最短的点云数据，删除除距离最短所对应的点云数据之外的点云数据。其中，预设阈值可以根据实际应用设置。

本实施方式提供的激光点云地图的构建方法，在点云地图构建之后，对该点云地图进行网格化，且对满足条件的立体网格进行点云数据的填充，丰富了点云地图内的点云数据，防止构建的点云地图内出现点云数据稀疏的情况，进一步提高了点云地图的准确性。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第三实施方式涉及一种终端。该终端的结构如图6所示，包括至少一个处理器301；以及，单线雷达302，单线雷达303设置在终端的第一平面上，且单线雷达与处理器通信连接，第一平面与终端移动过程中接触的平面相交，单线雷达用于按照第一平面的扫描方式获得周围环境的点信息集合；以及，与至少一个处理器301通信连接的存储器302；其中，存储器302存储有可被所述至少一个处理器301执行的指令，指令被至少一个处理器301执行，以使至少一个处理器301能够执行第一实施方式或第二实施方式的激光点云地图的构建方法。

其中，存储器303和处理器301采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器301和存储器的各种电路链接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。

处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。

本发明第四实施方式涉及一种终端，本实施方式是对第三实施方式的进一步改进，主要改进之处在于：该终端30还包括定位雷达304，该定位雷达304设置于终端30的第二平面，且与处理器301通信连接，第二平面与终端移动过程中接触的平面平行，定位雷达304用于确定终端30移动过程中的各位姿信息。该终端的具体结构如图7所示。

实际应用中，该定位雷达304的扫描平面与第二平面平行，该终端的实际结构可以如图8所示，图8仅为一种定位雷达304和单线雷达302放置的一种示意图，图8中标号1011为第一平面，标号1012表示第二平面，在实际应用还可以其它的放置方式。

本发明第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一实施方式或第二实施方式的激光点云地图的构建方法。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种激光点云地图的构建方法，其特征在于，包括：

在终端移动过程中，获取所述终端的位姿信息集合以及周围环境的点信息集合，所述点信息用于表征点的坐标位置信息，所述点信息集合由单线雷达以第一平面扫描方式扫描获得，所述第一平面与所述终端移动过程中接触的平面相交；

根据所述位姿信息集合以及所述点信息集合，构建所述周围环境的点云地图。

2.根据权利要求1所述的激光点云地图的构建方法，其特征在于，在构建所述周围环境的点云地图之后，所述激光点云地图的构建方法还包括：

在所述点云地图内按照预设的步长构建多个立体网格；

分别判断每个所述立体网格是否满足填充条件，并对满足填充条件的立体网格进行点云数据填充，获得网格化的点云地图。

3.根据权利要求2所述的激光点云地图的构建方法，其特征在于，所述填充条件为所述立体网格内未存在点云数据且在所述立体网格的相邻立体网格内均存在点云数据。

4.根据权利要求3所述的激光点云地图的构建方法，其特征在于，所述对满足填充条件的立体网格进行点云数据填充，具体包括：

获取所述立体网格的中心点的三维位置数据；

将所述中心点的三维位置数据作为待填充点云数据；

将所述待填充点云数据填充至所述立体网格内。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的激光点云地图的构建方法，其特征在于，所述根据所述位姿信息集合以及所述点信息集合，构建所述周围环境的点云地图，具体包括：

根据预设的坐标系转换关系，将每个点信息转换至所述第一坐标系，所述预设的坐标系转换关系为所述位姿信息所处第一坐标系和所述单线雷达对应的第二坐标系之间的转换关系；

在所述第一坐标系内，根据每个位姿信息以及点信息与采集点信息的位姿信息之间对应关系，合并点信息与位姿信息，构成所述周围环境的点云地图。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的激光点云地图的构建方法，其特征在于，所述获取所述终端移动过程中的位姿信息集合，具体包括：

获取所述终端的初始位姿信息；

根据定位雷达在移动过程中采集的雷达数据以及所述初始位姿信息，确定所述终端的各位姿信息，并将各个位姿信息聚集为位姿信息集合。

7.根据权利要求2所述的激光点云地图的构建方法，其特征在于，在所述点云地图内按照预设的步长构建多个立体网格之后，所述激光点云地图的构建方法还包括：

针对每个所述立体网格进行以下处理：判断所述立体网格内是否存在多个点云数据，若是，则获取每个点云数据与所述立体网格的中心点之间的距离，分别判断每个所述距离是否超过预设阈值，并删除超过预设阈值的所述距离对应的点云数据。

8.一种终端，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

单线雷达，所述单线雷达设置在终端的第一平面上，且所述单线雷达与所述处理器通信连接，所述第一平面与所述终端移动过程中接触的平面相交，所述单线雷达用于按照所述第一平面的扫描方式获得周围环境的点信息集合；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7任一所述的激光点云地图的构建方法。

9.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，所述终端还包括定位雷达，所述定位雷达设置于所述终端的第二平面，且与所述处理器通信连接，所述第二平面与终端移动过程中接触的平面平行，所述定位雷达用于确定所述终端移动过程中的各位姿信息。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的激光点云地图的构建方法。