[发明专利]一种室内场景下激光雷达建图方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种室内场景下激光雷达建图方法，通过UWB以及激光雷达里程计进行车辆各位置参数的采集计算以及修正，UWB定位技术在室内的定位精度不随着时间的增长而降低，具有定位精度高、可靠性好，不易发散等特性，但数据的定位连续性差，而激光里程计的姿态和位置精度随着时间的增加误差逐渐增大，但定位连续性好。UWB定位技术定位精度高，因此本申请中将两者进行图优化融合可以显著提高激光里程计的定位精度，进而提高室内的建图精度。另外，本申请还提供了室内场景下激光雷达建图装置、设备以及计算机刻度存储介质，具有上述有益效果。

技术领域

本申请涉及室内建模技术领域，特别涉及一种室内场景下激光雷达建图方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

室内高精度点云模型，可用于室内机器人导航、室内虚拟现实仿真、大型室内古建筑的建模等用途。室内高精度点云模型的构建目前采用室内推车或者遥控车等车辆搭载激光雷达采集激光点云建立地图。为降低激光里程计的发散误差，一般需要车辆的行走路线存在重复，以进行回环检测，并进行回环约束，而行驶路线重复限制室内机器人(车辆)的行驶范围、并增加建图时间，且存在行驶路线重复的探测存在错误概率；或者也可以通过车辆轮速计降低车辆行走误差，而车辆轮速计随着机器人的行驶其定位测速误差逐渐增大，存在约束误差逐渐增大，建图精度逐渐降低的问题。鉴于此，提供一种解决上述问题的方法是目前本领域技术人员需要重点关注的。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种室内场景下激光雷达建图方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决建图精度低的问题。其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种室内场景下激光雷达建图方法，包括：

对设置于室内的UWB基站，以及搭载于激光雷达采集车辆的惯性传感器进行设备初始化，以确定前端先验信息；其中，所述先验信息包括：初始位置以及对应的置信度、初始姿态以及对应的置信度，所述姿态包括：俯仰角、横滚角、航向；

控制所述激光雷达采集车辆移动；

确定移动中根据点云得到的第一位移变化量和第一姿态变化量、根据所述惯性传感器得到的第二位移变化量和第二姿态变化量以及UWB定位位置；

根据所述第一位移变化量、所述第一姿态变化量、所述第二位移变化量、所述第二姿态变化量、所述UWB定位位置及所述先验信息进行因子图构造；

根据构造生成的因子图进行数据处理，生成点云地图。

可选地，所述初始位置以及对应的置信度的确定方法，包括：

获取第一时间内的UWB定位结果，并根据所述UWB定位结果计算UWB定位均值和定位方差，将所述均值作为所述初始位置，所述定位方差作为所述初始位置对应的置信度。

可选地，所述初始姿态以及对应的置信度的确定方法，包括：

获取第二时间内陀螺仪数据，并根据所述陀螺仪数据计算陀螺仪初始零偏；

获取第三时间内的加速度计数据，并将所述加速度计数据根据横滚角公式与俯仰角公式计算得到横滚角与俯仰角；

计算所述第三时间内的所述横滚角与所述俯仰角的均值、所述横滚角与所述俯仰角的方差，将所述横滚角与所述俯仰角的均值作为横滚角与所述俯仰角的初值，将所述横滚角与所述俯仰角的方差作为所述横滚角与所述俯仰角的置信度和加速度计零偏；

控制所述激光雷达采集车辆移动预设距离，并通过UWB定位得到的ENU坐标计算当前车辆的航向；

根据所述航向的精度数据以及抖动数据生成航向的置信度。

可选地，所述第一位移变化量、所述第一姿态变化量、所述第二位移变化量、所述第二姿态变化量的确定方法，包括：