CN113269094A - 基于特征提取算法和关键帧的激光slam系统及方法 - Google Patents

基于特征提取算法和关键帧的激光slam系统及方法 Download PDF

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CN113269094A CN202110580471.4A CN202110580471A CN113269094A CN 113269094 A CN113269094 A CN 113269094A CN 202110580471 A CN202110580471 A CN 202110580471A CN 113269094 A CN113269094 A CN 113269094A
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Abstract

本发明涉及一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统及方法，所述激光SLAM系统包括特征提取模块，跟踪模块和建图模块；所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；所述跟踪模块用于根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；所述建图模块用于在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。使用一个关键帧到局部地图的匹配来获得更精确的位姿和全局地图，除此之外，一个回环检测线程来抑制大场景的累计误差。

Description

基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统及方法
技术领域
本发明涉及机器人领域的SLAM(Simultaneous Localization And Mapping，同步定位与地图构建)技术领域，特别涉及一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统及方法。
背景技术
可靠和精确的同步定位与地图构建(SLAM)技术对移动机器人和无人驾驶工具完成环境感知，路径规划和其他任务来说非常重要。在学术界和工业界，SLAM都受到了广泛的关注。过去几十年间，基于视觉的SLAM方法和基于激光的SLAM方法在机器人上都取得了很好的效果。基于视觉的方法具有大的视角和丰富的纹理特征，但是深度信息的缺乏和对光照的敏感性使视角SLAM很难在室外场景落地。相比视觉，激光具有直接可靠的深度测量且不受光照的影响，这使得激光SLAM可以很好的运行在很多具有挑战性的环境中。
近年来，很多基于激光的SLAM算法被提出。例如基于2D激光的Gmapping和HectorSLAM，和基于3D激光的LOAM，LeGo-LOAM和IMLS-SLAM。这些基于纯激光的SLAM系统虽然都实现了不错的效果，但是这些系统要不然实时性差，要不然会在复杂场景中漂移或者失效。因此，如何实现鲁棒，精确，实时性好的激光SLAM系统仍然是一个值得研究的问题。
根据点云匹配方式的不同，基于激光的SLAM系统可以分为基于ICP的系统和基于特征匹配的系统。
基于迭代最近点算法(ICP)的激光SLAM系统是使用类似于ICP的方法比如NDT来实现帧到帧或者帧到地图的匹配。比较有代表性的系统是Hector SLAM，谷歌Cartographer和IMLS-SLAM。这些方法的漂移很低，但是基于ICP的激光SLAM是逐点级别的匹配，这不可避免的会导致计算效率的下降和应用平台的限制。
相反地，基于特征的激光SLAM算法使用一帧点云中提取的特征点而不是所有的点来实现点云的匹配和位姿的估计，这使得系统的实时性有了提高。比较有代表性的系统是LOAM和LeGo-LOAM，他们在很多场景中也实现了良好的效果，但是他们的特征提取没有视角不变性和距离不变性，不够鲁棒；而且计算效率，准确性和鲁棒性也并没有很好的平衡。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，即为了提供精确的位姿和全局地图，本发明的目的在于提供一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统及方法。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下方案：
一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，所述激光SLAM系统包括特征提取模块，跟踪模块和建图模块；
其中，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
所述跟踪模块用于根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
所述建图模块用于在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
优选地，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点，具体包括：
步骤A1：对当前帧的初始点云P0进行初次过滤，得到参考点云P；
步骤A2：选取所述参考点云P中的每一点pn，在同一条激光线上的m个左邻居[pn-m，…，pn-1]和m个右邻居[pn+1，…，pn+m]，得到由2m+1个点构成的点集；
步骤A3：根据以下公式，计算所述点集的质心
Figure BDA0003085944090000031
Figure BDA0003085944090000032
步骤A4：根据以下公式，确定质心
Figure BDA0003085944090000033
的协方差矩阵M：
Figure BDA0003085944090000034
Figure BDA0003085944090000035
步骤A5：将所述协方差矩阵M行特征值分解，并将分解结果按照升序排列得到第一特征值λ0、第二特征值λ1及第三特征值λ2；
步骤A6：根据第二特征值λ1及第三特征值λ2，确定点pn的曲率ratio：
Figure BDA0003085944090000036
步骤A7：根据曲率ratio，提取当前帧中的平面特征点和边缘特征点：
当所述曲率ratio大于第一曲率阈值时，点pn为平面特征点；当所述曲率ratio小于第二曲率阈值时，点pn为边缘特征点。
优选地，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点，还包括：
对于每一条激光线上的各边缘特征点，确定其中的局部极小值对应的边缘特征点为主边缘点，二次滤除所述主边缘点设定范围内的边缘特征点，得到最终边缘特征点。
优选地，所述跟踪模块用于根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧，具体包括：
步骤B1，构建的稀疏局部地图：
当前帧Fi提取出来的平面特征点
Figure BDA0003085944090000041
和边缘特征点
Figure BDA0003085944090000042
组成特征集合，则
Figure BDA0003085944090000043
用在当前帧Fi的设定范围的关键帧集合KSi中的各平面特征点和边缘特征点建立一个稀疏的局部地图SMj：假设关键帧Fj为关键帧集合KSi中最靠近当前帧Fi的关键帧，对于KSi中的每一个关键帧，将该关键帧的平面特征点和边缘特征点转换到Fj所对应的坐标系下，得到当前帧Fi所对应的稀疏的局部地图
Figure BDA0003085944090000044
其中
Figure BDA0003085944090000045
表示构建的稀疏局部地图中的边缘特征点，
Figure BDA0003085944090000046
表示构建的稀疏局部地图中的平面特征点；
步骤B2：确定当前帧的位姿，具体包括：
步骤B21，初始位姿估计：如果上一帧的跟踪是成功的，则使用匀速运动模型来获得当前帧位姿的初始估计值
Figure BDA0003085944090000047
并且根据该初始估计值将当前帧的初始点云P0投影到上一帧对应的坐标系中，当在上一帧对应的坐标系找到设定数量的对应点时，则初始估计值
Figure BDA0003085944090000048
将会被用到对当前帧的跟踪计算中；如果没有，则认为匀速运动模型在当前帧中失效，使用LOAM中平面到平面的匹配的获得初始值；
步骤B22，在当前帧Fi中，针对边缘特征点集合
Figure BDA0003085944090000051
中的每一个边缘点
Figure BDA0003085944090000052
通过最近邻搜索方法在稀疏局部地图中的边缘特征点集合
Figure BDA0003085944090000053
中确定最邻近的两个点：
Figure BDA0003085944090000054
形成边缘匹配线，k表示点的序号；
根据以下公式，计算边缘特征点
Figure BDA0003085944090000055
到边缘匹配线的距离
Figure BDA0003085944090000056
Figure BDA0003085944090000057
步骤B23：针对平面特征点集合
Figure BDA0003085944090000058
中的每一平面特征点
Figure BDA0003085944090000059
在稀疏局部地图中的平面特征点集合
Figure BDA00030859440900000510
中确定对应的三个平面点：
Figure BDA00030859440900000511
形成匹配平面；
根据以下公式，确定平面特征点
Figure BDA00030859440900000512
对匹配平面的距离
Figure BDA00030859440900000513
Figure BDA00030859440900000514
步骤B24：根据以下公式，确定当前帧的位姿
Figure BDA00030859440900000515
Figure BDA00030859440900000516
其中，min()表示取最小值；argmin()表示取最小值时变量的取值，位姿
Figure BDA00030859440900000517
为当前帧Fi和关键帧Fj之间的转换矩阵；
步骤B3，根据以下条件确定当前帧是否为关键帧：
1)在当前帧中，提取到的特征点数量超过特征点数量阈值，所述特征点包括平面特征点和边缘特征点；
2)在帧到稀疏局部地图的追踪中，没有被追踪到的特征点占提取到的特征点的比例超过比例阈值或者追踪计算得到位姿变换中的旋转超过了角度阈值。
优选地，所述建图模块用于在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图，具体包括：
步骤C1，关键帧到局部地图的匹配，具体包括：
步骤C11：将全局地图分为若干个大小一致的体素，针对关键帧Ki中的每一个特征点，首先使用该特征点所位于的体素以及其八个相邻的体素中的特征点构建局部地图Mi；
步骤C12：对于边缘特征点，通过最近邻搜索方法在局部地图Mi的边缘特征点集合找到对应点，确定代价函数
Figure BDA0003085944090000061
对于平面特征
Figure BDA0003085944090000062
使用最近邻搜索找到该平面特征
Figure BDA0003085944090000063
的n邻近点构成邻近点集合p，通过最小二乘法拟合平面方程Aip+Bi＝0，确定平面的法向量Ai、坐标原点到平面的距离Bi；
步骤C13：根据以下公式，确定损失函数：
Figure BDA0003085944090000064
Figure BDA0003085944090000065
其中，
Figure BDA0003085944090000066
为Ki到世界坐标系的变换矩阵，
Figure BDA0003085944090000067
为平面特征点
Figure BDA0003085944090000068
到该平面特征点
Figure BDA0003085944090000069
对应匹配平面的距离；
Figure BDA00030859440900000610
为关键帧Ki的边缘特征点集合，
Figure BDA00030859440900000611
为关键帧Ki的平面特征点集合，h()为损失函数；通过迭代优化得到
Figure BDA00030859440900000612
的最终解，将关键帧Ki被插入位姿图中，关键帧Ki中的特征点被添加到全局地图中，完成关键帧到局部地图的匹配；
步骤C2，根据关键帧的位置进行回环检测，判断历史帧中是否有可以跟新插入的关键帧形成回环的帧，具体包括：
步骤C21：根据以下条件，从历史帧中选择出候选帧：
1)距离关键帧Ki的世界坐标系上的位置差别小于第一设定距离；
2)对应的里程距离跟Ki对应的里程距离大于第二设定距离；
3)距离上一个形成回环帧的位置的时间不能相差小于第一设定时间；
4)跟Ki所对应的时间相差大于第二设定时间；
步骤C22：根据候选帧集合，计算位姿变换：
假设所有候选帧形成的集合为C，通过关键帧Ki与所述关键帧Ki周围的关键帧建立一个稀疏的局部地图M0，然后使用候选帧集合建立稀疏局部地图集合[M1…Mn]；采用NDT(Normal Distributions Transform，正态分布变换)算法，用M0匹配稀疏局部地图集合并且分别对匹配结果打分，其中分数高于分数阈值的稀疏局部地图对应的候选帧为回环帧Kj，并根据回环帧Kj计算里程计因子和回环检测因子，将所述里程计因子和回环检测因子作为一条边插入位姿图；其中，关键帧Ki和Ki+1的位姿变换矩阵
Figure BDA0003085944090000071
作为里程计因子连接相邻的两个顶点；关键帧Ki和Kj的转换矩阵
Figure BDA0003085944090000072
会作为回环检测因子连接Ki和Kj。
优选地，根据以下公式，确定里程计因子
Figure BDA0003085944090000073
Figure BDA0003085944090000074
其中，
Figure BDA0003085944090000075
表示关键帧Ki到世界。
优选地，步骤C1还包括：
步骤C14：通过下采样来控制全局地图中点云的密度。
为解决上述技术问题，本发明还提供了如下方案：
一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM方法，所述激光SLAM方法包括：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
为解决上述技术问题，本发明还提供了如下方案：
一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
为解决上述技术问题，本发明还提供了如下方案：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
根据本发明的实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明通过特征提取模块，跟踪模块以及建图模块，对于输入的每一帧激光点云，首先提取平面特征和边缘特征，然后使用帧到稀疏局部地图的匹配来跟踪当前的激光帧并且决定当前帧是否被设置为关键帧。在建图模块中，使用一个关键帧到局部地图的匹配来获得更精确的位姿和全局地图，除此之外，一个回环检测线程来抑制大场景的累计误差。
附图说明
图1是本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统的模块结构示意图；
图2是在办公室采集到的点云中提取到的边缘特征点和平面特征点；
图3是本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM方法的流程图。
符号说明：
特征提取模块—1，跟踪模块—2，建图模块—3。
具体实施方式
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
本发明的目的是提供一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，通过特征提取模块，跟踪模块以及建图模块，对于输入的每一帧激光点云，首先提取平面特征和边缘特征，然后使用帧到稀疏局部地图的匹配来跟踪当前的激光帧并且决定当前帧是否被设置为关键帧。在建图模块中，使用一个关键帧到局部地图的匹配来获得更精确的位姿和全局地图，除此之外，一个回环检测线程来抑制大场景的累计误差。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统包括特征提取模块1、跟踪模块2和建图模块3；
其中，所述特征提取模块1用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
所述跟踪模块2用于根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
所述建图模块3用于在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
其中，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点，具体包括：
步骤A1：对当前帧的初始点云P0进行初次过滤，得到参考点云P；
步骤A2：选取所述参考点云P中的每一点pn，在同一条激光线上的m个左邻居[pn-m，…，pn-1]和m个右邻居[pn+1，…，pn+m]，得到由2m+1个点构成的点集；
步骤A3：根据以下公式，计算所述点集的质心
Figure BDA0003085944090000101
Figure BDA0003085944090000102
步骤A4：根据以下公式，确定质心
Figure BDA0003085944090000103
的协方差矩阵M：
Figure BDA0003085944090000104
Figure BDA0003085944090000105
步骤A5：将所述协方差矩阵M行特征值分解，并将分解结果按照升序排列得到第一特征值λ0、第二特征值λ1及第三特征值λ2；
步骤A6：根据第二特征值λ1及第三特征值λ2，确定点pn的曲率ratio：
Figure BDA0003085944090000111
步骤A7：根据曲率ratio，提取当前帧中的平面特征点和边缘特征点：
当所述曲率ratio大于第一曲率阈值时，点pn为平面特征点；当所述曲率ratio小于第二曲率阈值时，点pn为边缘特征点。
进一步地，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点，还包括：
对于每一条激光线上的各边缘特征点，确定其中的局部极小值对应的边缘特征点为主边缘点，二次滤除所述主边缘点设定范围内的边缘特征点，得到最终边缘特征点。
本发明先根据坐标把激光帧中的点云分为不同的扫描线，对于同一条线上的点利用主成分分析方法找出点云当中的边缘特征点和平面特征点。
在主边缘特征点设定范围内的边缘特征点，是不稳定的边缘特征点，需将其滤除，减少后续处理的干扰因素。
优选地，所述跟踪模块用于根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧，具体包括：
步骤B1，构建的稀疏局部地图：
当前帧Fi提取出来的平面特征点
Figure BDA0003085944090000112
和边缘特征点
Figure BDA0003085944090000113
组成特征集合，则
Figure BDA0003085944090000114
用在当前帧Fi的设定范围的关键帧集合KSi中的各平面特征点和边缘特征点建立一个稀疏的局部地图SMj：假设关键帧Fj为关键帧集合KSi中最靠近当前帧Fi的关键帧，对于KSi中的每一个关键帧，将该关键帧的平面特征点和边缘特征点转换到Fj所对应的坐标系下，得到当前帧Fi所对应的稀疏的局部地图
Figure BDA0003085944090000121
其中
Figure BDA0003085944090000122
表示构建的稀疏局部地图中的边缘特征点，
Figure BDA0003085944090000123
表示构建的稀疏局部地图中的平面特征点；
步骤B2：确定当前帧的位姿，具体包括：
步骤B21，初始位姿估计：如果上一帧的跟踪是成功的，则使用匀速运动模型来获得当前帧位姿的初始估计值
Figure BDA0003085944090000124
并且根据该初始估计值将当前帧的初始点云P0投影到上一帧对应的坐标系中，当在上一帧对应的坐标系找到设定数量的对应点时，则初始估计值
Figure BDA0003085944090000125
将会被用到对当前帧的跟踪计算中；如果没有，则认为匀速运动模型在当前帧中失效，使用LOAM中平面到平面的匹配的获得初始值；
步骤B22，在当前帧Fi中，针对边缘特征点集合
Figure BDA0003085944090000126
中的每一个边缘点
Figure BDA0003085944090000127
通过最近邻搜索方法在稀疏局部地图中的边缘特征点集合
Figure BDA0003085944090000128
中确定最邻近的两个点：
Figure BDA0003085944090000129
形成边缘匹配线，k表示点的序号；
根据以下公式，计算边缘特征点
Figure BDA00030859440900001210
到边缘匹配线的距离
Figure BDA00030859440900001211
Figure BDA00030859440900001212
步骤B23：针对平面特征点集合
Figure BDA00030859440900001213
中的每一平面特征点
Figure BDA00030859440900001214
在稀疏局部地图中的平面特征点集合
Figure BDA00030859440900001215
中确定对应的三个平面点：
Figure BDA00030859440900001216
形成匹配平面；
根据以下公式，确定平面特征点
Figure BDA00030859440900001217
对匹配平面的距离
Figure BDA00030859440900001218
Figure BDA00030859440900001219
步骤B24：根据以下公式，确定当前帧的位姿
Figure BDA0003085944090000131
Figure BDA0003085944090000132
其中，min()表示取最小值；argmin()表示取最小值时变量的取值，位姿
Figure BDA0003085944090000133
为当前帧Fi和关键帧Fj之间的转换矩阵；
步骤B3，根据以下条件确定当前帧是否为关键帧：
1)在当前帧中，提取到的特征点数量超过特征点数量阈值，所述特征点包括平面特征点和边缘特征点。在本实施例中，特征点阈值为160。
2)在帧到稀疏局部地图的追踪中，没有被追踪到的特征点占提取到的特征点的比例超过比例阈值或者追踪计算得到位姿变换中的旋转超过了角度阈值。在本实施例中，比例阈值为25％；角度阈值为5°。
在本发明中任一关键帧的确定方法相同，均按照上述条件确定。
在本发明中，激光帧的跟踪阶段过程如下：对于每一个激光帧，首先是初始位姿估计，即根据匀速运动模型或者平面点到平面点的匹配得到一个运动估计的初始值；接着是当前帧到稀疏的局部地图的匹配，这个稀疏的局部地图是根据靠近当前帧的最近的几个关键帧建立的。本发明利用所有边缘点到直线和所有平面点到平面的距离之和最小化来构建优化问题并使用迭代求解的策略得到最终的结果，最后还需要判断是否需要设定新的关键帧。
优选地，所述建图模块用于在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图，具体包括：
步骤C1，关键帧到局部地图的匹配，具体包括：
步骤C11：将全局地图分为若干个大小一致的体素，针对关键帧Ki中的每一个特征点，首先使用该特征点所位于的体素以及其八个相邻的体素中的特征点构建局部地图Mi。在本实施例中，各体素大小均为80m*80m*50m。
步骤C12：对于边缘特征点，通过最近邻搜索方法在局部地图Mi的边缘特征点集合找到对应点(与步骤B22类似，在此不再赘述)，确定代价函数
Figure BDA0003085944090000141
对于平面特征
Figure BDA0003085944090000142
使用最近邻搜索找到该平面特征
Figure BDA0003085944090000143
的n邻近点构成邻近点集合p，通过最小二乘法拟合平面方程Aip+Bi＝0，确定平面的法向量Ai、坐标原点到平面的距离Bi。
步骤C13：根据以下公式，确定损失函数：
Figure BDA0003085944090000144
Figure BDA0003085944090000145
其中，
Figure BDA0003085944090000146
为Ki到世界坐标系的变换矩阵，
Figure BDA0003085944090000147
为平面特征点
Figure BDA0003085944090000148
到该平面特征点
Figure BDA0003085944090000149
对应匹配平面的距离；
Figure BDA00030859440900001410
为关键帧Ki的边缘特征点集合，
Figure BDA00030859440900001411
为关键帧Ki的平面特征点集合，h()为损失函数；通过迭代优化得到
Figure BDA00030859440900001412
的最终解，将关键帧Ki被插入位姿图中，关键帧Ki中的特征点被添加到全局地图中，完成关键帧到局部地图的匹配。
优选地，步骤C1还包括：步骤C14：通过下采样来控制全局地图中点云的密度。
步骤C2，根据关键帧的位置进行回环检测，判断历史帧中是否有可以跟新插入的关键帧形成回环的帧，具体包括：
步骤C21：根据以下条件，从历史帧中选择出候选帧：
1)距离关键帧Ki的世界坐标系上的位置差别小于第一设定距离；
2)对应的里程距离跟Ki对应的里程距离大于第二设定距离；
3)距离上一个形成回环帧的位置的时间不能相差小于第一设定时间；
4)跟Ki所对应的时间相差大于第二设定时间。
其中，第一设定距离、第二设定距离、第一设定时间及第二设定时间可根据实际需要进行设定。
步骤C22：根据候选帧集合，计算位姿变换：
假设所有候选帧形成的集合为C，通过关键帧Ki与所述关键帧Ki周围的关键帧建立一个稀疏的局部地图M0，然后使用候选帧集合建立稀疏局部地图集合[M1…Mn]；采用NDT算法，用M0匹配稀疏局部地图集合并且分别对匹配结果打分，其中分数高于分数阈值的稀疏局部地图对应的候选帧为回环帧Kj，并根据回环帧Kj计算里程计因子和回环检测因子，将所述里程计因子和回环检测因子作为一条边插入位姿图；其中，关键帧Ki和Ki+1的位姿变换矩阵
Figure BDA0003085944090000151
作为里程计因子连接相邻的两个顶点；关键帧Ki和Kj的转换矩阵
Figure BDA0003085944090000152
会作为回环检测因子连接Ki和Kj。
一旦回环被检测到，那么位姿图将会被更新和优化，此时所有关键帧的位姿将会被更新。最后通过这些更新后的位姿以及每个关键帧内存储的点云信息，一个新的地图将会被生成。
具体地，可根据以下公式，确定里程计因子
Figure BDA0003085944090000153
Figure BDA0003085944090000154
其中，
Figure BDA0003085944090000155
表示关键帧Ki到世界。
其中，建图模块的计算过程如下：为了系统的实时性，本发明仅采用关键帧进行建图，对于每一个关键帧，通过最近邻搜索在局部地图中找到其中的每一个特征点所对应的线和面，接着根据距离最小化构造优化函数求解得到最终的结果。对于回环检测，先根据位置时间关系找到一些候选帧，并且根据稀疏局部地图的匹配来确定有没有形成回环。如果形成了回环，就在建立的位姿图中添加新的边，优化位置图得到新的关键帧的位姿以及地图点。
其中，在本发明中，任一激光帧的边缘特征点和平面特征点，均通过特征提取模块1进行特征提取。
图2展示了本发明在公开的KITTI数据集合的部分展示结果，KITTI-00(a)，KITTI-05(b)，KITTI-07(c)，KITTI-03(d)。其中实线表示本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统运行的轨迹结果，虚线表示真值。表1展示了本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统在KITTI数据集上的定量结果。
表1
Figure BDA0003085944090000161
表2所示的是本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统中各个模块在数据集上每一帧运行的平均时间，可以看出，各个模块的速度都超过了10FPS。
表2
模块 特征提取 跟踪 建图
运行时间(ms) 51.6 45.1 97.7
此外，本发明还提供一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM方法，可提供精确的位姿和全局地图。
如图3所示，本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM方法包括：
步骤100：提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
步骤200：根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
步骤300：在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
进一步地，本发明还提供了如下方案：
一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
优选地，本发明还提供了如下方案：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
相对于现有技术，本发明基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM方法、计算机可读存储介质与上述基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统的有益效果相同，在此不再赘述。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，其特征在于，所述激光SLAM系统包括特征提取模块，跟踪模块和建图模块；
其中，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
所述跟踪模块用于根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
所述建图模块用于在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
2.根据权利要求1所述的基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，其特征在于，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点，具体包括：
步骤A1：对当前帧的初始点云P0进行初次过滤，得到参考点云P；
步骤A2：选取所述参考点云P中的每一点pn，在同一条激光线上的m个左邻居[pn-m，...，pn-1]和m个右邻居[pn+1，...，pn+m]，得到由2m+1个点构成的点集；
步骤A3：根据以下公式，计算所述点集的质心
Figure FDA0003085944080000011
Figure FDA0003085944080000012
步骤A4：根据以下公式，确定质心
Figure FDA0003085944080000013
的协方差矩阵M：
Figure FDA0003085944080000014
Figure FDA0003085944080000015
步骤A5：将所述协方差矩阵M行特征值分解，并将分解结果按照升序排列得到第一特征值λ0、第二特征值λ1及第三特征值λ2；
步骤A6：根据第二特征值λ1及第三特征值λ2，确定点pn的曲率ratio：
Figure FDA0003085944080000021
步骤A7：根据曲率ratio，提取当前帧中的平面特征点和边缘特征点：
当所述曲率ratio大于第一曲率阈值时，点pn为平面特征点；当所述曲率ratio小于第二曲率阈值时，点pn为边缘特征点。
3.根据权利要求2所述的基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，其特征在于，所述特征提取模块用于提取当前帧的平面特征点及边缘特征点，还包括：
对于每一条激光线上的各边缘特征点，确定其中的局部极小值对应的边缘特征点为主边缘点，二次滤除所述主边缘点设定范围内的边缘特征点，得到最终边缘特征点。
4.根据权利要求1所述的基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，其特征在于，所述跟踪模块用于根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧，具体包括：
步骤B1，构建的稀疏局部地图：
当前帧Fi提取出来的平面特征点
Figure FDA0003085944080000022
和边缘特征点
Figure FDA0003085944080000023
组成特征集合，则
Figure FDA0003085944080000024
用在当前帧Fi的设定范围的关键帧集合KSi中的各平面特征点和边缘特征点建立一个稀疏的局部地图SMj：假设关键帧Fj为关键帧集合KSi中最靠近当前帧Fi的关键帧，对于KSi中的每一个关键帧，将该关键帧的平面特征点和边缘特征点转换到Fj所对应的坐标系下，得到当前帧Fi所对应的稀疏的局部地图
Figure FDA0003085944080000025
其中
Figure FDA0003085944080000026
表示构建的稀疏局部地图中的边缘特征点，
Figure FDA0003085944080000027
表示构建的稀疏局部地图中的平面特征点；
步骤B2：确定当前帧的位姿，具体包括：
步骤B21，初始位姿估计：如果上一帧的跟踪是成功的，则使用匀速运动模型来获得当前帧位姿的初始估计值
Figure FDA0003085944080000031
并且根据该初始估计值将当前帧的初始点云P0投影到上一帧对应的坐标系中，当在上一帧对应的坐标系找到设定数量的对应点时，则初始估计值
Figure FDA0003085944080000032
将会被用到对当前帧的跟踪计算中；如果没有，则认为匀速运动模型在当前帧中失效，使用LOAM中平面到平面的匹配的获得初始值；
步骤B22，在当前帧Fi中，针对边缘特征点集合
Figure FDA0003085944080000033
中的每一个边缘点
Figure FDA0003085944080000034
通过最近邻搜索方法在稀疏局部地图中的边缘特征点集合
Figure FDA0003085944080000035
中确定最邻近的两个点：
Figure FDA0003085944080000036
形成边缘匹配线，k表示点的序号；
根据以下公式，计算边缘特征点
Figure FDA0003085944080000037
到边缘匹配线的距离
Figure FDA0003085944080000038
Figure FDA0003085944080000039
步骤B23：针对平面特征点集台
Figure FDA00030859440800000310
中的每一平面特征点
Figure FDA00030859440800000311
在稀疏局部地图中的平面特征点集合
Figure FDA00030859440800000312
中确定对应的三个平面点：
Figure FDA00030859440800000313
Figure FDA00030859440800000314
形成匹配平面；
根据以下公式，确定平面特征点
Figure FDA00030859440800000315
耐匹配平面的距离
Figure FDA00030859440800000316
Figure FDA00030859440800000317
步骤B24：根据以下公式，确定当前帧的位姿
Figure FDA00030859440800000318
Figure FDA00030859440800000319
其中，min( )表示取最小值；arg min( )表示取最小值时变量的取值，位姿
Figure FDA00030859440800000320
为当前帧Fi和关键帧Fj之间的转换矩阵；
步骤B3，根据以下条件确定当前帧是否为关键帧：
1)在当前帧中，提取到的特征点数量超过特征点数量阈值，所述特征点包括平面特征点和边缘特征点；
2)在帧到稀疏局部地图的追踪中，没有被追踪到的特征点占提取到的特征点的比例超过比例阈值或者追踪计算得到位姿变换中的旋转超过了角度阈值。
5.根据权利要求1所述的基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，其特征在于，所述建图模块用于在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图，具体包括：
步骤C1，关键帧到局部地图的匹配，具体包括：
步骤C11：将全局地图分为若干个大小一致的体素，针对关键帧Ki中的每一个特征点，首先使用该特征点所位于的体素以及其八个相邻的体素中的特征点构建局部地图Mi；
步骤C12：对于边缘特征点，通过最近邻搜索方法在局部地图Mi的边缘特征点集合找到对应点，确定代价函数
Figure FDA0003085944080000041
对于平面特征
Figure FDA0003085944080000042
使用最近邻搜索找到该平面特征
Figure FDA0003085944080000043
的n邻近点构成邻近点集合p，通过最小二乘法拟合平面方程Aip+Bi＝0，确定平面的法向量Ai、坐标原点到平面的距离Bi；
步骤C13：根据以下公式，确定损失函数：
Figure FDA0003085944080000044
Figure FDA0003085944080000045
其中，
Figure FDA0003085944080000046
为Ki到世界坐标系的变换矩阵，
Figure FDA0003085944080000047
为平面特征点
Figure FDA0003085944080000048
到该平面特征点
Figure FDA0003085944080000049
对应匹配平面的距离；
Figure FDA00030859440800000410
为关键帧Ki的边缘特征点集合，
Figure FDA00030859440800000411
为关键帧Ki的平面特征点集合，h( )为损失函数；通过迭代优化得到
Figure FDA00030859440800000412
的最终解，将关键帧Ki被插入位姿图中，关键帧Ki中的特征点被添加到全局地图中，完成关键帧到局部地图的匹配；
步骤C2，根据关键帧的位置进行回环检测，判断历史帧中是否有可以跟新插入的关键帧形成回环的帧，具体包括：
步骤C21：根据以下条件，从历史帧中选择出候选帧：
1)距离关键帧Ki的世界坐标系上的位置差别小于第一设定距离；
2)对应的里程距离跟Ki对应的里程距离大于第二设定距离；
3)距离上一个形成回环帧的位置的时间不能相差小于第一设定时间；
4)跟Ki所对应的时间相差大于第二设定时间；
步骤C22：根据候选帧集合，计算位姿变换：
假设所有候选帧形成的集合为C，通过关键帧Ki与所述关键帧Ki周围的关键帧建立一个稀疏的局部地图M0，然后使用候选帧集合建立稀疏局部地图集合[M1...Mn]；采用NDT算法，用M0匹配稀疏局部地图集合并且分别对匹配结果打分，其中分数高于分数阈值的稀疏局部地图对应的候选帧为回环帧Kj，并根据回环帧Kj计算里程计因子和回环检测因子，将所述里程计因子和回环检测因子作为一条边插入位姿图；其中，关键帧Ki和Ki+1的位姿变换矩阵
Figure FDA0003085944080000051
作为里程计因子连接相邻的两个顶点；关键帧Ki和Kj的转换矩阵
Figure FDA0003085944080000052
会作为回环检测因子连接Ki和Kj。
6.根据权利要求5所述的基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，其特征在于，根据以下公式，确定里程计因了
Figure FDA0003085944080000053
Figure FDA0003085944080000054
其中，
Figure FDA0003085944080000055
表示关键帧Ki到世界。
7.根据权利要求5所述的基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，其特征在于，步骤C1还包括：
步骤C14：通过下采样来控制全局地图中点云的密度。
8.一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM方法，其特征在于，所述激光SLAM方法包括：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
9.一种基于特征提取算法和关键帧的激光SLAM系统，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
提取当前帧的平面特征点及边缘特征点；
根据当前帧的平面特征点及边缘特征点，对当前帧进行实时跟踪，确定当前帧的位姿，并确定当前帧是否为关键帧；
在所述当前帧为关键帧时，并行关键帧到局部地图的匹配以及根据关键帧的位置进行回环检测，优化位姿并得到全局一致的地图。
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