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公开(公告)号：CN110763223B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201911049501.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口的室内三维立体栅格地图特征点提取方法，包括如下步骤：步骤1、使用graph‑SLAM算法获取室内环境的三维立体栅格地图；步骤2、建立滑动窗口并计算占空比；步骤3、任意方向移动步骤2的滑动窗口，如果其占空比都发生明显变化则为初步特征点；步骤4、使用基于区域增长的方法对步骤1中的三维立体栅格地图进行平面分割；步骤5、对步骤4中分割后的三维立体栅格进行平面拟合；步骤6、计算步骤3中的初步特征点到其临近的三个平面的距离，若距离小于阈值，则为正确的特征点；步骤7、对步骤6中正确的特征点进行聚类。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110763223A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911049501.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口的室内三维立体栅格地图特征点提取方法，包括如下步骤：步骤1、使用graph-SLAM算法获取室内环境的三维立体栅格地图；步骤2、建立滑动窗口并计算占空比；步骤3、任意方向移动步骤2的滑动窗口，如果其占空比都发生明显变化则为初步特征点；步骤4、使用基于区域增长的方法对步骤1中的三维立体栅格地图进行平面分割；步骤5、对步骤4中分割后的三维立体栅格进行平面拟合；步骤6、计算步骤3中的初步特征点到其临近的三个平面的距离，若距离小于阈值，则为正确的特征点；步骤7、对步骤6中正确的特征点进行聚类。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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公开(公告)号：CN110119144A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910318310.0
申请日：2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法，包括：步骤1、采用多个机器人采集环境信息，并据此创建子地图序列；步骤2、对单个机器人创建的子地图进行匹配，构建单机器人SLAM算法的前端；步骤3、基于最大公共子图的栅格地图融合算法对不同机器人创建的子地图序列进行匹配，将所有匹配结果进行保存；步骤4、根据步骤3的结果，计算多个机器人之间的相对位姿；步骤5、根据步骤3和步骤4的计算结果，构建多机器人闭环约束；步骤6、根据步骤2和步骤5的结果，构建多机器人SLAM算法的前端；步骤7、多机器人SLAM后端优化；步骤8、全局栅格地图创建。本发明能够解决对大尺度环境或者对工作效率要求较高的环境进行建模的问题。
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公开(公告)号：CN110110763B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910318933.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T3/40 , G06T7/33 , G06V10/46 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法，包括如下步骤：步骤1、使用ORB算法提取待融合栅格地图G1和G2的特征；步骤2、对步骤一中的特征进行聚类，计算聚类中心；步骤3、使用汉明距离计算聚类中心的初始匹配；步骤4、使用回溯法搜索满足约束要求的三组初始匹配；步骤5、根据位置关联计算最大公共子图；步骤6、判断是否还有未被回溯法访问过的初始匹配，如果是，则返回步骤四，否则进入步骤七；步骤7、选择最优最大公共子图方案；步骤8、根据最优最大公共子图方案计算变换矩阵，并结合栅格地图融合策略实现地图的融合。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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公开(公告)号：CN110119144B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910318310.0
申请日：2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法，包括：步骤1、采用多个机器人采集环境信息，并据此创建子地图序列；步骤2、对单个机器人创建的子地图进行匹配，构建单机器人SLAM算法的前端；步骤3、基于最大公共子图的栅格地图融合算法对不同机器人创建的子地图序列进行匹配，将所有匹配结果进行保存；步骤4、根据步骤3的结果，计算多个机器人之间的相对位姿；步骤5、根据步骤3和步骤4的计算结果，构建多机器人闭环约束；步骤6、根据步骤2和步骤5的结果，构建多机器人SLAM算法的前端；步骤7、多机器人SLAM后端优化；步骤8、全局栅格地图创建。本发明能够解决对大尺度环境或者对工作效率要求较高的环境进行建模的问题。
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公开(公告)号：CN110110763A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910318933.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法，包括如下步骤：步骤1、使用ORB算法提取待融合栅格地图G1和G2的特征；步骤2、对步骤一中的特征进行聚类，计算聚类中心；步骤3、使用汉明距离计算聚类中心的初始匹配；步骤4、使用回溯法搜索满足约束要求的三组初始匹配；步骤5、根据位置关联计算最大公共子图；步骤6、判断是否还有未被回溯法访问过的初始匹配，如果是，则返回步骤四，否则进入步骤七；步骤7、选择最优最大公共子图方案；步骤8、根据最优最大公共子图方案计算变换矩阵，并结合栅格地图融合策略实现地图的融合。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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