[发明专利]一种基于点云语义图描述符和位置信息的回环检测方法

说明书

本发明涉及一种基于点云语义图描述符和位置信息的回环检测方法，包括如下步骤：获取当前帧的激光点云数据和卫星定位数据，针对所述激光点云数据进行语义分割处理，转化为预设的点云语义图描述符形式，通过距离匹配和节点匹配，从历史帧数据中筛选得到回环候选帧；将所述当前帧和所述回环候选帧转换为圆环图形式，尝试通过相似度验证和几何一致性验证获取目标回环帧。与现有技术相比，本发明解决了移动机器人SLAM系统中回环检测难、回环匹配计算量大、回环匹配正确率低的问题，提高移动机器人的定位精度和系统鲁棒性。

技术领域

本发明涉及地图构建技术领域，尤其是涉及一种基于点云语义图描述符和位置信息的回环检测方法。

背景技术

随着计算机水平和传感器技术的不断进步，移动机器人也在飞速发展，定位是移动机器人技术体系中的重要部分，其精度和实时性直接决定了整个移动机器人的运行。

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)是移动机器人定位的关键技术，激光SLAM利用三维激光雷达和机器人的自身状态来完成移动机器人的定位。回环检测目的是找到机器人历史经过的地方，在SLAM系统中加入回环检测模块是为了降低SLAM系统的累计误差，它是SLAM中的关键模块。

目前大多数的SLAM中使用的回环检测方法是通过判断当前帧和历史帧之间的位姿距离是否在阈值范围内来检测回环，该类方法非常耗时，需要对所有符合距离条件的点云数据进行匹配并判断回环，回环检测效率低，从而导致移动机器人定位精度降低，甚至会导致试验失败。

中国专利申请号CN202211042843.9提供了一种基于点云语义激光SLAM回环检测方法，S1，任意两帧点云扫描数据，记为第一帧，第二帧；S2，将所述第一帧，第二帧输入到语义分割网络中，进行点云语义分割，并对其中语义块添加对应标签；S3，将所述第一帧，第二帧分别按照点的水平扫描距离分成M数量份，并分别使用第一帧语义向量、第二帧语义向量分别描述所述语义信息；S4，获取所述第一帧语义向量、第二帧语义向量1-范数差小于一预设值的帧，作为回环候选帧；S5，将所述回环候选帧作为参数输入配准算法中，用于构建回环约束。

上述申请通过获取点云数据的语义信息并进行等分，使用范数筛选回环候选帧，以减少对于两帧图像中的计算量。但是，上述申请使用范数进行筛选会丢失三维空间中的相对位置信息，导致回环匹配正确率不理想。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于点云语义图描述符和位置信息的回环检测方法，以提高回环匹配成功率的同时，降低计算量。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

本发明提供了一种基于点云语义图描述符和位置信息的回环检测方法，包括如下步骤：

获取当前帧的激光点云数据和卫星定位数据，针对所述激光点云数据进行语义分割处理，并转化为预设的点云语义图描述符形式，通过距离匹配和节点匹配，从历史帧数据中筛选得到回环候选帧；

将所述当前帧和所述回环候选帧转换为圆环图形式，通过相似度验证和几何一致性验证获取目标回环帧。

作为优选的技术方案，针对所述激光点云数据进行语义分割处理的过程包括如下步骤：

针对预处理后的激光点云数据进行语义分割，提取环境中的物体，使用无向图构建点云语义描述信息，在所述无向图中，使用节点表示物体的位置，使用边表示物体间的距离。

作为优选的技术方案，所述的环境中的物体包括车辆、树干和杆。

作为优选的技术方案，所述的距离匹配具体包括如下步骤：

基于当前帧的卫星定位数据，筛选出历史帧中定位位置与当前帧的定位位置间距大于/小于预设阈值的历史帧。