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申请/专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司

摘要：本申请实施例提供一种救援无人车SLAM方法、装置、电子设备及存储介质，涉及无人驾驶技术领域。该方法包括对点云数据进行预处理；利用分层特征提取算法对点云强度图中的特征点进行分层提取和筛选；利用ICP算法获得位姿信息；生成红外位置图，并利用轮廓点分割算法计算红外位置图中所有相邻轮廓点的中心点位置坐标，并随着救援无人车的移动更新中心点位置坐标，直至所有相邻轮廓点的数量满足占比阈值。该方法对特征点进行分层提取和筛选，并利用ICP算法对分层后的特征点进行分别处理，提高算法的准确性和效率，解决了现有方法需要对整个环境提取特征点，并直接对所有特征点等大量数据进行处理导致的效率低、不具有实时性的问题。

主权项：1.一种救援无人车SLAM方法，其特征在于，所述方法包括：获取环境信息，所述环境信息包括点云数据和红外热图；对所述点云数据进行预处理，获得点云强度图和激光点反射强度信息；利用分层特征提取算法对所述点云强度图中的特征点进行分层提取，并利用所述激光点反射强度信息筛选分层后的特征点；利用ICP算法获得分层后的特征点的位姿信息；将所述红外热图和所述点云强度图融合生成红外位置图，并利用轮廓点分割算法计算所述红外位置图中所有相邻轮廓点的中心点位置坐标，并随着所述救援无人车的移动更新所述中心点位置坐标，直至所有相邻轮廓点的数量满足占比阈值，停止移动；所述将所述红外热图和所述点云强度图融合生成红外位置图，并利用轮廓点分割算法计算所述红外位置图中所有相邻轮廓点的中心点位置坐标，并随着所述救援无人车的移动更新所述中心点位置坐标，直至所有相邻轮廓点的数量满足占比阈值，停止移动，包括：将所述红外热图中的温度值和点云强度图中的特征点位置相关联，生成红外位置图；对所述红外位置图进行聚类，计算特征点与周边特征点的累计温度差，若累计温度差大于设定阈值，则所述特征点为轮廓点，所述累计温度差表示为： ；其中，h表示所述特征点的温度值，hi表示周边特征点的温度值；局部搜索所有相邻轮廓点，并计算所有相邻轮廓点的中心点位置坐标，并随着救援无人车的移动更新所述中心点位置坐标；若所有相邻轮廓点的数量满足：，则停止移动。

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权利要求：

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