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公开(公告)号:CN114782689A
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN202210339569.5
申请日:2022-04-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01S17/89
Abstract: 本发明是一种基于多帧数据融合的点云平面分割方法,能够运用在16线激光雷达中,在激光雷达只能提供稀疏点云的场景下,得到分割准确率较高的分割结果,并能运用到实时分割中。本方法是一种激光雷达点云平面分割算法。针对16线激光雷达获取的三维数据较为稀疏的问题,我们使用点云配准算法,将多帧点云融合到一起变为稠密点云,然后用稠密点云进行平面分割,建立先验地图。对于当前帧,我们将当前帧与先验地图进行配准,将当前帧点云转换到先验地图中,根据先验地图中的平面和当前帧点云数据的邻近关系进行匹配,快速判断平面点,实现点云数据的快速平面分割。
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公开(公告)号:CN114782640A
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN202210339011.7
申请日:2022-04-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于四足机器人的强度信息匹配快速激光SLAM算法。在提取特征点方面加入了强度信息,使得特征点的提取在两帧之间更容易区分相同特征,提高了提取特征值及特征值匹配的精度,同时在帧图匹配过程,抛弃了采用迭代方法进行帧图匹配采用畸变二次补偿的方法进行建图,提高了计算效率使得在四足机器人平台上能够更好的实现实时建图。本发明除了利用几何信息之外,提出将激光的强度作为特征匹配中的重要信息,强度信息中包含环境结构的反射率,该环境结构显示了不同对象的分布,因此强度信息有助于识别多个帧中的相同特征;同时将算法运动估计模块做了改进,在得到位姿估计后,再次计算畸变,计算后未畸变的特征更新到地图中,提高相同地点的定位精度。
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