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申请/专利权人：浙江宸境科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于激光视觉融合的建图方法及系统，包括：接收激光传感器采集到的激光观测数据和视觉传感器采集到的视觉观测数据；根据所述激光观测数据中的每一帧激光点云图像生成局部点云地图；基于卡尔曼滤波算法，根据所述激光观测数据和所述视觉观测数据对所述建图系统的每一时刻的当前状态进行更新；当满足预设的停止更新条件时，基于所述局部点云地图对更新后的所有时刻的所述当前状态进行全局优化，生成全局地图。采用本发明实施例能够实现对整体环境特点的精确描述，鲁棒性高。

主权项：1.一种基于激光视觉融合的建图方法，其特征在于，应用于建图系统，所述建图系统包括激光传感器和视觉传感器，所述基于激光视觉融合的建图方法包括：接收所述激光传感器采集到的激光观测数据和所述视觉传感器采集到的视觉观测数据；根据所述激光观测数据中的每一帧激光点云图像生成局部点云地图；基于卡尔曼滤波算法，根据所述激光观测数据和所述视觉观测数据对所述建图系统的每一时刻的当前状态进行更新；当满足预设的停止更新条件时，基于所述局部点云地图对更新后的所有时刻的所述当前状态进行全局优化，生成全局地图；其中，所述基于卡尔曼滤波算法，根据所述激光观测数据和所述视觉观测数据对所述建图系统的每一时刻的当前状态进行更新，包括：当当前时刻接收到所述激光观测数据时，基于卡尔曼滤波算法，根据所述激光观测数据对所述建图系统的所述当前时刻的当前状态进行更新；当当前时刻接收到所述视觉观测数据时，基于卡尔曼滤波算法，根据所述视觉观测数据对所述建图系统的所述当前时刻的当前状态进行更新；当当前时刻同时接收到所述激光观测数据和所述视觉观测数据时，基于卡尔曼滤波算法，按照预设的顺序，先后分别根据所述激光观测数据和所述视觉观测数据对所述建图系统的所述当前时刻的当前状态进行更新；其中，基于卡尔曼滤波算法，根据所述视觉观测数据对所述建图系统的当前状态进行更新，包括：获取所述视觉观测数据中的每一关键帧图像；计算上一关键帧图像的每一像素的光度梯度，并将所述局部点云地图的点云投影到所述上一关键帧图像，得到每一像素的深度；将光度梯度的模值大于预设的模值阈值的像素点作为追踪点，通过所述深度，将所述追踪点投影到当前关键帧图像，得到若干光度误差；将每一所述光度误差作为每一残差，对其求一阶偏微分，并线性化处理，得到每一第一视觉H矩阵；将所有所述第一视觉H矩阵进行叠加处理，得到视觉H矩阵；根据所述视觉H矩阵更新所述当前状态的协方差；根据更新后的所述协方差对所述当前状态进行更新。

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