[发明专利]一种基于ORBSLAM2的八叉树建图方法

权利要求书

1.一种基于ORBSLAM2的八叉树建图方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)数据采集

根据ORB-SLAM2的RGBD相机数据视觉里程计，得到相机位姿信息和关键帧图像信息；

2)构建点云地图

2.1)将关键帧图像信息转换为点云信息；

2.2)根据相机位姿信息和点云信息进行位姿转换完成点云拼接，获得点云地图；

2.3)对点云地图进行滤波，去除Kinect传感器量程之外的无效测量点以及距离均值过大的离群点云点，然后利用降采样对点云地图进行轻量化处理；

3)将点云地图转换为八叉树地图。

2.根据权利要求1所述的基于ORBSLAM2的八叉树建图方法，其特征在于，所述步骤1)中，根据ORB-SLAM2的RGBD相机数据视觉里程计，得到相机位姿信息和关键帧图像信息，具体如下：

启动机器人移动平台，实时观察所处环境的图像信息，控制机器人进行移动，在完成一次控制移动过程中，旋转角度应控制在5°以内，平移距离控制在5至10cm；

然后将采集的对应时刻和位置的彩色图像和深度图像组成的图像对一一保存，并按时间次序命名；

按照ORB-SLAM2所需的数据格式，将上步采集的图像对进行相应处理，然后启动ORB-SLAM2，输入采集并处理后的数据运行；

最后根据ORB-SLAM2的输出，得到相机位姿信息和关键帧图像信息，其中关键帧图像是作为下一处理步骤的输入。

3.根据权利要求1所述的基于ORBSLAM2的八叉树建图方法，其特征在于，所述步骤2.1)将关键帧图像信息转换为点云信息，具体如下：

设一个空间点在图像中的像素坐标为[u,v,d]，对点云信息中的每一个点X_i，有r,g,b,x,y,z一共6个分量，分别表示该点的颜色与空间位置；

点云空间位置(x,y,z)与图像中的像素坐标采用下式进行转换；

z＝d/s

x＝(u-c_x)·z/f_x

y＝(v-c_y)·z/f_y

其中，f_x,f_y指相机在x,y两个轴上的焦距，C_x,C_y指在相机坐标系下相机的光圈中心，s指深度图的缩放因子，(u，v，d)为该点在关键帧图像中的像素坐标，其中，d为深度信息；

设相机位姿为[x，y，z，q_x，q_y，q_z，q_r]，其中，x,y,z,q_x,q_y,q_z,q_w分别表示相机的三维空间位置(x，y，z)，以及相机的姿态四元数的四个量；

然后对点云信息进行位姿转换，获得最终的点云信息；

其中，

R_3×3是一个3×3的旋转矩阵，t_3×1是3×1的位移矢量。

4.根据权利要求1所述的基于ORBSLAM2的八叉树建图方法，其特征在于，所述步骤2.3)对点云地图进行滤波，包括以下步骤：

2.3.1)在生成每帧点云时，去掉深度值d＝0和d>7000的测量点；

2.3.2)利用统计滤波器方法去除孤立点；

2.3.3)利用体素滤波器进行下采样。

5.根据权利要求1所述的基于ORBSLAM2的八叉树建图方法，其特征在于，所述步骤3)将点云地图转换为八叉树地图，采用以下方法：

3.1)利用PCL的Octomap包，将上步中得到的点云转换成.bt类型的八叉树地图，此时的地图是不带颜色的，需要进行下一步的处理；

3.2)根据Octomap提供的ColorOcTree函数，对转换后的点云加入色彩信息；

3.3)利用Octomap库，将步骤3.2)中的点云地图转换为.ot类型的八叉树地图。