(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210776235.4 (22)申请日 2022.07.04 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114842084 A (43)申请公布日 2022.08.02 (73)专利权人 矿冶科技 集团有限公司 地址 100160 北京市丰台区南四环西路18 8 号总部基地十八区23号楼 (72)发明人 陈凯　杨小聪　张达　庞帆　 李翰臣　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 蒋姗 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01)G06T 7/80(2017.01) G06T 17/20(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G01C 21/16(2006.01) G01C 21/00(2006.01) (56)对比文件 王庆闪等.基 于NDT与ICP结合的点云配准 算 法. 《计算机 工程与应用》 .2020, 审查员 宋敏 (54)发明名称 一种地图构建方法、 装置及移动探测设备 (57)摘要 本申请涉及一种地图构建方法、 装置及移动 探测设备， 涉及地图构建领域。 方法包括： 获取被 测区域的点 云数据集， 所述点云数据集包括多帧 点云数据； 对所述点云数据集进行正态分布变 换， 得到每一帧所述点云数据的实时位姿数据； 提取所述点云数据集中每一帧所述点云数据分 别对应的线面特征； 基于所述实时位姿数据和所 述线面特征， 构建局部子图； 将所述局部子图与 所述点云数据集进行匹配， 构建所述被测区域的 全局地图。 通过对点云数据集进行正态分布变 换， 可以确定出每一帧点云数据对应的位姿， 相 较于现有技术通过两帧点云数据的特征进行匹 配确定位姿的方式， 可以避免因待测区域线面特 征不显著导 致的无法通过匹配确定位姿的问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图2页 CN 114842084 B 2022.09.30 CN 114842084 B 1.一种地图构建方法， 其特 征在于， 包括: 获取被测区域的点云数据集， 所述 点云数据集包括多帧点云数据； 对所述点云数据集中每一帧所述点云数据分别进行正态分布变换， 得到每一帧所述点 云数据的实时位姿数据； 提取所述点云数据集中每一帧所述 点云数据分别对应的线面特 征； 基于所述实时位姿数据和所述线面特 征， 构建局部 子图； 将所述局部子图与 所述点云数据集的每一帧所述点云数据分别进行匹配， 构建所述被 测区域的全局 地图， 其中， 进行匹配的该帧点云数据不在所述局部子图内且与所述局部子 图的最后一帧点云数据相邻； 一帧所述点云数据包括多个三维点及每一所述三维点的坐标， 所述对所述点云数据集 中每一帧所述点云数据分别进行正态分布变换， 得到每一帧所述点云数据 的实时位姿数 据， 包括： 获取所述点云数据的最大包围盒； 根据预设边长对 所述最大包围盒进 行三维网格 划分， 得到所述点云数据的三 维网格； 基于所述三维网格内每一所述三 维点的坐标、 预设的 协方差矩阵及预设概率密度公式， 计算所述三维网格的概率密度； 基于所述点云数据的前 一帧点云数据、 所述概率密度及预设最大似然函数公 式， 确定最大似然函数； 对 所述最大似 然函数进行最小化 求解， 得到所述实时位姿数据； 所述将所述局部子图与所述点云数据集进行匹配， 构建被测区域的全局地图， 包括： 获 取所述局部子图的线面特征； 将 每一帧所述点云数据的线面特征与所述局部子图的线面特 征进行匹配， 以获得每一帧所述点云数据的姿态变换矩阵， 其中， 进 行匹配的该帧点云数据 不在所述局部子图内且与所述局部子图的最后一帧点云数据相邻； 基于每一帧点云数据的 所述姿态变换矩阵分别对每一帧所述点云数据对应的所述实时位姿数据进 行更新， 以获得 每一帧所述点云数据分别的更新位姿； 基于所述更新位姿将每一帧所述点云数据进行拼 接， 得到所述全局地图。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述点云数据的最大包围盒之 前， 所述方法还 包括： 对每一帧所述 点云数据进行体素降采样处 理。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述点云数据集进行正态分布变 换， 得到每一帧所述点云数据的实时位姿 数据之前， 所述方法还包括： 获取采集所述点云数 据集时的惯导姿态数据； 基于所述惯导姿态数据对所述点云数据集进行线性插值计算， 得 到去除畸变三维点后的所述 点云数据集。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 一帧所述点云数据包括多个三维点， 所述 线面特征包括线 特征和面特征， 所述提取所述点云数据中每一帧所述点云数据分别对应的 线面特征， 包括： 基于预设曲率公式计算分别每一所述 三维点的曲率； 分别将每一所述三维点对应的所述曲率与预设曲率阈值进行对比， 其中， 所述预设曲 率阈值包括线特 征曲率阈值和面特 征曲率阈值； 在确定所述曲率大于所述线特征曲率阈值 时， 确定所述曲率对应的三维点为属于所述 线特征的点； 在确定所述曲率小于所述面特征曲率阈值 时， 确定所述曲率对应的所述三维点为属于 所述面特征的点。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114842084 B 25.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述实时位姿数据和所述线面特 征， 构建局部 子图， 包括： 获取连续多帧点云数据的实时位姿数据和线面特 征； 基于所述连续多帧点云数据的实时位姿数据将所述连续多帧点云数据的线面特征进 行拼接， 得到待处 理局部子图； 基于预设边长的立方体对所述待处 理局部子图进行截取， 得到所述局部 子图。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述局部子图的线面特征包括局部子图线 特征与局部子图面特征， 所述将 每一帧所述点云数据的线面特征与所述局部子图的线面特 征进行匹配， 以获得每一帧所述 点云数据的姿态变换矩阵， 包括： 基于所述点云数据的线特征、 所述局部子 图线特征及预设点线距离约束公式， 得到所 述点云数据的线 特征点距离最近所述局部子图线 特征之间的点线距离约束， 所述线特征点 为所述点云数据中属于所述线特 征的点； 基于所述点云数据的面特征、 所述局部子 图面特征及预设点面距离约束公式， 得到所 述点云数据的面特征点距离最近所述局部子图面特征之 间的点面距离约束， 所述面特征点 为所述点云数据中属于所述 面特征的点； 基于所述点线距离约束、 所述点面距离约束及预设最小二乘迭代变换确定所述姿态变 换矩阵。 7.一种地图构建装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取被测区域的点云数据集， 所述 点云数据集包括多帧点云数据； 位姿计算模块， 用于对所述点云数据集中每一帧所述点云数据分别进行正态分布变 换， 得到每一帧所述 点云数据的实时位姿数据； 特征提取模块， 用于提取 所述点云数据中每一帧所述 点云数据分别对应的线面特 征； 地图构建模块， 用于基于所述实时位姿数据和所述线面特 征， 构建局部 子图； 所述地图构建模块， 还用于将所述局部子图与 所述点云数据集的每一帧所述点云数据 分别进行匹配， 构建被测区域的全局地图， 其中， 进 行匹配的该帧点云数据不在所述局部子 图内且与所述局部 子图的最后一帧点云数据相邻； 一帧所述点云数据包括多个三维点及每一所述三维点的坐标， 所述位姿计算模块， 还 用于获取所述点云数据的最大包围盒； 根据预设边长对所述最大包围盒进行三维网格划 分， 得到所述点云数据的三 维网格； 基于所述三 维网格内每一所述三 维点的坐标、 预设的协 方差矩阵及预设概率密度公式， 计算所述三维网格的概率密度； 基于所述点云数据的前一 帧点云数据、 所述概率密度及预设最大似然函数公式， 确定最大似然函数； 对所述最大似然 函数进行最小化 求解， 得到所述实时位姿数据； 所述地图构建模块， 还用于获取所述局部子 图的线面特征； 将每一帧所述点云数据的 线面特征与所述局部子图的线面特征进行匹配， 以获得每一帧所述点云数据的姿态变换矩 阵， 其中， 进行匹配的该帧点云数据不在所述局部子图内且与所述局部子图的最后一帧点 云数据相 邻； 基于每一帧点云数据的所述姿态变换矩阵分别对每一帧所述点云数据对应的 所述实时位姿数据进行更新， 以获得每一帧所述点云数据分别的更新位姿； 基于所述更新 位姿将每一帧所述 点云数据进行拼接， 得到所述全局地图。 8.一种移动探测设备， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114842084 B 3