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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明涉及一种散货船清舱机器人自适应地图更新方法及装置，属于智能船舶技术领域，其中，该方法包括：基于清舱机器人的激光雷达的观测数据，构建舱内线面特征库，并基于舱内线面特征库对激光雷达以及车体坐标系进行标定和在线校准；基于舱内线面特征库和点云配准算法确定激光雷达对应的融合关键帧序列，基于清舱作业轨迹因子构建融合舱壁语义特征与面‑面匹配约束清舱作业里程计；基于融合关键帧序列、清舱作业里程计以及矫正后的激光雷达、车体坐标系的位姿及清舱作业特性进行舱内地图更新。本发明实现了动态清舱场景下的地图自适应更新，提高了清舱机器人作业过程中物料变化更新的精确性，从而提高了清舱机器人自主清舱作业的可靠性。

主权项：1.一种散货船清舱机器人自适应地图更新方法，其特征在于，包括：基于清舱机器人的激光雷达的观测数据，构建舱内线面特征库，并基于所述舱内线面特征库对所述激光雷达以及车体坐标系进行标定和在线校准；基于所述舱内线面特征库和点云配准算法确定所述激光雷达对应的融合关键帧序列，基于清舱作业轨迹因子构建融合舱壁语义特征和面-面匹配约束的清舱作业里程计；基于所述融合关键帧序列、所述清舱作业里程计以及矫正后的所述激光雷达、所述车体坐标系的位姿及清舱作业特性进行舱内地图更新；所述基于所述舱内线面特征库和点云配准算法确定所述激光雷达对应的融合关键帧序列，包括：提取所述激光雷达对应的点云的局部特征，对所述点云的局部特征进行形状转换得到所述点云的全局特征；基于所述舱内线面特征库确定所述点云配准算法的优化目标函数，并基于所述点云配准算法对所述点云的全局特征进行配准，得到所述激光雷达对应的融合关键帧序列；所述基于清舱作业轨迹因子构建融合舱壁语义特征和面-面匹配约束的清舱作业里程计，包括：构建主激光雷达因子、副激光雷达因子、惯性测量单元预积分因子和基于舱壁的六点定位约束因子作为所述清舱作业轨迹因子；基于所述清舱作业轨迹因子对所述清舱机器人的清舱轨迹进行优化，得到所述清舱作业里程计；所述主激光雷达因子基于相邻两帧关键帧的变化确定，所述副激光雷达因子用于对补盲雷达点云进行投影并计算误差，所述惯性测量单元预积分因子用于对两帧激光雷达之间的IMU进行预积分，所述基于舱壁的六点定位约束因子用于估计激光雷达在舱内的位置，所述清舱作业特性包括舱内货物的高动态性。

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权利要求：

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