建图方法、装置及计算机存储介质

技术领域

本申请涉及激光雷达三维重建技术领域，尤其涉及一种建图方法、装置及 计算机存储介质。

背景技术

随着激光雷达技术的快速发展，基于激光雷达的同时定位与地图构建 (SLAM)技术被广泛应用于无人驾驶、环境勘测等领域。激光SLAM通过激 光点云帧间匹配，实现三维地图构建与自身定位。在大型场景机器人建图过程 中，由于数据量的不断增加，加大了系统的计算复杂性和存储压力，且位姿变 换误差也不可避免的累积增大。提高激光SLAM速度和精度，是一项很有意义 且艰巨的任务，尤其是在缺失GNSS/INS信息的大型室内空间中。在复杂情况 下，如针对于大型室内环境的灾难救援、灾后勘探，单机器人SLAM系统需要 遍历整个场景，才能完成全局地图构建，且建图速度、精度得不到保障。因此， 开发高效的大型室内场景合作重建技术，对于SLAM发展有着重要的意义。

发明内容

本申请实施例提供一种建图方法、装置及计算机存储介质，以解决相关技 术存在的问题，技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种建图方法，包括：

采用激光雷达获得多个局部地图的点云；

根据多个局部地图的点云分别构建局部地图，得到多个局部地图；

对多个局部地图的点云进行特征提取和几何特征拟合；

根据特征提取的结果和几何特征拟合后的结果对多个局部地图的点云帧进 行相似度评价；

根据相似度评价结果对多个局部地图进行拼接，获得全局地图。

在一种实施方式中，根据多个局部地图的点云分别构建局部地图包括：

点云预处理，计算激光雷达相邻扫描线两点之间的俯仰角，将点云分为地 面点和非地面点；

特征提取，包括计算点云平滑度，根据平滑度阈值提取边角点和平面点；

运动估计，通过匹配前后两帧点云的边角点-边角线、平面点-平面块特征 关系，估计连续两次扫描之间的位姿变换关系；

地图构建，以较低的频率将点云匹配到地图中，并优化位姿变换，得到局 部地图。

在一种实施方式中，对多个局部地图的点云进行特征提取包括：

z轴校准，通过计算地面点法向量与向量(0,0,1)之间的旋转矩阵R

点云滤波，采用高度阈值滤波，删除结构特征点云；再对未删除的点云进 行三维体素滤波；

点云降维，将点云沿z轴方向投影，得到二维点云；

欧式聚类，对点云进行分割，剔除对于分析建筑结构没有贡献的聚类点集， 得到室内结构的二维聚类点集。

在一种实施方式中，对多个局部地图的点云进行几何特征拟合包括：墙体 直线l

在一种实施方式中，根据相似度评价结果对多个局部地图进行拼接，获得 全局地图，包括：

根据相似度评价的结果获得局部地图之间相似度最高的帧对；

基于相似度最高的帧对，确定局部地图之间的重叠区域；

通过重叠区域匹配，对多个局部地图进行拼接，获得全局地图。

在一种实施方式中，根据特征提取的结果和几何特征拟合后的结果对多个 局部地图的点云帧进行相似度评价包括进行属性相似度评价、拓扑结构相似性 评价和ICP评价；

根据相似度评价的结果获得多个局部地图之间相似度最高的帧对包括根据 属性相似度评价、拓扑结构相似性评价和ICP评价的结果提取多个局部地图之 间相似度最高的帧对。

第二方面，本申请实施例提供了一种建图装置，包括：

点云获取模块，用于接收激光雷达获得的多个局部地图的点云；

局部地图构建模块，用于根据多个局部地图的点云分别构建局部地图，得 到多个局部地图；

数据分析模块，用于对多个局部地图的点云进行特征提取和几何特征拟合；

相似度计算模块，用于根据特征提取的结果和几何特征拟合后的结果对多 个局部地图的点云帧进行相似度评价；

地图拼接模块，同于根据相似度评价结果对多个局部地图进行拼接，获得 全局地图。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一 个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可 被至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器能够执行上述建图方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存 储介质存储计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，上述各方面任一种 实施方式中的方法被执行。

上述技术方案中的优点或有益效果至少包括：本申请实施例可以采用多个 激光雷达同时工作，分别对不同的局部区域进行数据采集，获得局部地图的点 云，再根据局部地图的点云进行分析，对局部地图进行拼接得到全局地图，可 以提高建图的速度和精度。

上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上 述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描 述，本申请进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或 相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图 仅描绘了根据本申请公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的 限制。

图1为根据本申请一实施例的建图方法的流程示意图。

图2为根据本申请一实施例的几何特征提取过程图；图2A是原始点云； 图2B是点云z轴校准；图2C是点云滤波；图2D是点云降维；图2E是点云 降采样；图2F是聚类分割。

图3为根据本申请一实施例的柱体垂足点提取图。

图4为根据本申请一实施例的点云姿态调整图。

图5为根据本申请一实施例的墙角拐点图。

图6为根据本申请一实施例的地图拼接的流程示意图。

图7为根据本申请一实施例的分布矩阵图。

图8为根据本申请一实施例的多个激光雷达进行扫描的场景示意图。

图9A-图9D为图8的场景下分布矩阵四种情况图。

图10A-图10H为根据本申请一实施例的拓扑结构相似度评价的子分布矩 阵图。

图11为根据本申请一实施例的建图装置的示意图。

图12是用来实现本申请实施例的建图的方法的电子设备的框图；

具体实施方式

在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认 识到的那样，在不脱离本申请的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修 改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。

图1示出根据本申请一实施例的建图方法的流程图。如图1所示，该建图 方法可以包括：

S110：采用激光雷达获得多个局部地图的点云；

S120：根据多个局部地图的点云分别构建局部地图，得到多个局部地图；

S130：对多个局部地图的点云进行特征提取和几何特征拟合；

S140：根据特征提取的结果和几何特征拟合后的结果对多个局部地图的点 云帧进行相似度评价；

S150：根据相似度评价结果对多个局部地图进行拼接，获得全局地图。

本申请实施例可以使用多个激光雷达同时工作，分别获得局部地图的点云。 对局部地图的点云进行处理得到多个局部地图，再进行特征提取和几何特征拟 合后进行相似度评价，根据相似度评价结果对多个局部地图进行拼接，构建全 局地图。

本申请实施例可以采用多个激光雷达同时工作，分别对不同的局部区域进 行数据采集，获得局部地图的点云，再根据局部地图的点云进行分析，对局部 地图进行拼接得到全局地图，可以提高建图的速度和精度。

在一种实施方式中，上述步骤S120中根据多个局部地图的点云分别构建局 部地图包括：

点云预处理，计算激光雷达相邻扫描线两点之间的俯仰角，将点云分为地 面点和非地面点。

举例来说，相邻扫描线的两点记为P

其中，(Δx,Δy,Δz)为P

特征提取，计算点云平滑度c，根据平滑度阈值提取边角点和平面点。

在一个示例中，点云平滑度c可以采用下式计算获得：

其中L

运动估计，通过匹配前后两帧点云的边角点-边角线、平面点-平面块特征 关系，估计连续两次扫描之间的位姿变换关系。

地图构建，以较低的频率将点云匹配到地图中，并优化位姿变换，获得局 部地图。

需要说明的是，本申请实施例中的根据局部地图的点云构建局部地图还可 以采用现有的或者将来的任意可以用于根据激光点云构建地图的方式。

在一种实施方式中，对多个局部地图的点云进行特征提取包括以下至少一 种：

z轴校准，通过计算地面点法向量与向量(0,0,1)之间的旋转矩阵R

点云滤波，采用高度阈值滤波，删除结构特征点云；再对未删除的点云进 行三维体素滤波；

点云降维，将点云沿z轴方向投影，得到二维点云；

欧式聚类，对点云进行分割，剔除对于建筑结构没有贡献的聚类点集，得 到室内结构的二维聚类点集。

本申请实施例对多个局部地图的点云进行特征提取，以便对提取出的特征 点进行分析，提高数据分析的效率。

作为一个示例，可以在激光雷达每采集到的10帧点云中提取1帧执行特征 提取操作。通过特征提取获得每帧点云的主要室内几何特征，可以有效筛选出 室内环境中墙体、柱体等结构主要特征的点云，剔除杂质点和对室内结构没有 贡献的点。具体的特征提取过程参见图2A至图2F。

z轴校准，通过计算地面点法向量与向量(0,0,1)之间的旋转矩阵R

P

其中P

点云滤波，首先采用高度阈值滤波，删除空间中的地面、天花板、房梁等 环境结构，然后采用三维体素滤波，将每帧点云中的点减少至数千个：

P

P

其中Z

点云降维，将点云沿z轴方向投影，得到二维点云：

P

其中只有激光雷达附近20×20区域内的点，才用于投影，P

在一个示例中，还包括点云降采样，采用二维网格，将点云中的点减少至 数百个：

其中voxel_grid2是大小为15×15的网格，p是经过降采样的二维点云；

欧式聚类，对点云进行分割，剔除对于建筑结构没有贡献的聚类点集，得 到主要室内结构的二维聚类点集。

在一种实施方式中，对多个局部地图的点云进行几何特征拟合包括：墙体 直线l

对于特征提取后的聚类点集，将室内结构通过几何形状进行描述。作为一 个示例，可以将几何形状的描述分为六类：墙体直线l

具体地，示例性的拟合过程如下：

直线墙体拟合：采用最小二乘法对所有聚类进行直线拟合，将拟合误差小 于误差阈值E

柱体拟合：对聚类按照点数进行分类，分为点数少于num

表1

将柱体垂线拟合视为两次直线拟合；由q

对于θ

墙体弧线拟合：对cluster

点云姿态调整：为了后续聚类点集中点的排序和拟合，对点云集进行姿态 调整；提取点云帧中的主要线段结构l

墙角拟合对原始无序聚类点按照坐标值大小进行排序；如图5所示，计算 聚类点云集中点的尖锐度S

其中

在一种实施方式中，如图6所示，步骤S150包括：

S151：根据相似度评价的结果获得多个局部地图之间相似度最高的帧对；

S152：基于相似度最高的帧对，确定局部地图之间的重叠区域；

S153：通过重叠区域匹配，对多个局部地图进行拼接，获得全局地图。

在一种实施方式中，根据特征提取的结果和几何特征拟合后的结果对多个 局部地图的点云帧进行相似度评价包括进行属性相似度评价、拓扑结构相似性 评价和ICP评价；根据相似度评价的结果获得多个局部地图之间相似度最高的 帧对包括根据属性相似度评价、拓扑结构相似性评价和ICP评价的结果提取多 个局部地图之间相似度最高的帧对。

具体评价过程示例性地说明如下：

属性相似度评价：根据几何特征拟合结果，构建几何特征属性向量： G

X＝[x

采用皮尔逊相关性分析以及几何特征存在性分析判断两帧点云几何形状属 性的相似性：

P

其中ρ

拓扑结构相似度评价：首先进行几何特征方向相似性评价，采用定性描述 方法概略描述方向关系；将同一帧线段特征之间的方向关系描述为平行、垂直 (80°～100°)和相交三个方向属性；保留方向属性相同的待选帧对；然后进 行几何特征分布相似性评价，构建分布矩阵，如图7所示，采用5×5的分布矩 阵来表征每一个待评价的几何特征图；在同一区域，机器人所探测到的分布矩 阵共有四种可能性，如图8和图9所示。对于待评价的两个分布矩阵E

由于机器人(搭载激光雷达的机器人)在经过相同区域时的位姿不是完全 重合的，所以它们观测得到的分布矩阵不一定完全相同；分析E

将

其中P

ICP评价：在筛选出的10个帧对中搜索最相似的帧对。

本申请实施例中基于几何特征的点云帧相似度评价通过三步评价方法逐步 提取局部地图之间相似度最高的帧对；通过该方法搜索局部地图之间的重叠区 域，速度快，鲁棒性高。

根据局部地图之间的相似度最高的帧对，确定重叠区域。基于该重叠区域 对局部地图进行拼接。根据重叠区域，匹配局部地图的大小，并拼接；依次拼 接多个局部地图，得到全局地图。

具体地，在重叠区域拼接局部地图，在最相似帧对附近20×20范围内选择 相似度较高的帧对；通过调整两个局部地图大小，得到点云配准误差达到最小 时的地图变换矩阵T

本申请实施例提取两个局部地图之间最相似的帧对，采用了属性相似度评 估、拓扑相似度评估和ICP评估三步渐进的提取策略；该方法利用点云的几何 特征，加快了相似帧的提取速度；ICP评估保证了提取的准确性；三步评价策 略提高了系统的鲁棒性和效率。

图11示出根据本申请一实施例的建图装置的结构框图。如图11所示，该 装置可以包括：

点云获取模块801，用于接收激光雷达获得的多个局部地图的点云；

局部地图构建模块802，用于根据多个局部地图的点云分别构建局部地图， 得到多个局部地图；

数据分析模块803，用于对多个局部地图的点云进行特征提取和几何特征 拟合；

相似度计算模块804，用于根据特征提取的结果和几何特征拟合后的结果 对多个局部地图的点云帧进行相似度评价；

地图拼接模块805，同于根据相似度评价结果对多个局部地图进行拼接， 获得全局地图。

本申请实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述， 在此不再赘述。

图12示出根据本申请一实施例的电子设备的结构框图。如图12所示，该 电子设备包括：存储器910和处理器920，存储器910内存储有可在处理器920 上运行的指令。处理器920执行该指令时实现上述实施例中的建图方法。存储 器910和处理器920的数量可以为一个或多个。该电子设备旨在表示各种形式 的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、 服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以 表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它 们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的 实现。

该电子设备还可以包括通信接口930，用于与外界设备进行通信，进行数 据交互传输。各个设备利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板 上或者根据需要以其它方式安装。处理器920可以对在电子设备内执行的指令 进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如， 耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中， 若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使 用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作 为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图12中仅用一条粗线表示，但并 不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器910、处理器920及通信接口930集 成在一块芯片上，则存储器910、处理器920及通信接口930可以通过内部接 口完成相互间的通信。

应理解的是，上述处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、 专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者 晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常 规的处理器等。值得说明的是，处理器可以是支持进阶精简指令集机器 (advanced RISC machines，ARM)架构的处理器。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质(如上述的存储器910)，其 存储有计算机指令，该程序被处理器执行时实现本申请实施例中提供的方法。

可选的，存储器910可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序 区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据 建图的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器910可以包括高速随机 存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器 件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器910可选包括相对 于处理器920远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至建图的 电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动 通信网及其组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具 体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结 构、材料或者特点包括于本申请的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具 体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方 式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中 描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相 对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二” 的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的 含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表 示包括一个或多个(两个或两个以上)用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的 可执行指令的代码的模块、片段或部分。并且本申请的优选实施方式的范围包 括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按 基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认 为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机 可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处 理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统) 使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。

应理解的是，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实 现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指 令执行系统执行的软件或固件来实现。上述实施例方法的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介 质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中， 也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块 中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的 形式实现。上述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品 销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。该存储介质可以是 只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于 此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到 其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的 保护范围应以权利要求的保护范围为准。