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申请/专利权人：武汉理工大学;武汉市路畅智能科技有限公司

摘要：一种高精度的三维点云地图自动拼接与优化方法，所述方法包括：S1、建立局部点局部点云子地图，在构建局部点云子地图的过程中计算关键帧间的位姿变换量和关键帧的ScanContext描述子，将建立的局部点云子地图划分为待拼接地图和被拼接地图；S2、基于ScanContext描述子将待拼接地图中的关键帧进行第一匹配到被拼接地图中；S3、基于NDT算法对待拼接地图和被拼接地图进行第二匹配以求解匹配成功的关键帧的六自由度位姿集合；S4、基于随机采样一致性算法RANSAC剔除误匹配帧；S5、基于位姿图对拼接后的地图进行一致性优化。

主权项：1.一种高精度的三维点云地图自动拼接与优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1、建立局部点局部点云子地图，在构建的过程中计算关键帧间的位姿变换量和关键帧的ScanContext描述子，将建立的局部点云子地图划分为待拼接地图和被拼接地图；S2、基于ScanContext描述子将待拼接地图中的关键帧进行第一匹配到被拼接地图中；S3、基于NDT算法对待拼接地图和被拼接地图进行第二匹配以求解匹配成功的关键帧的六自由度位姿集合；S4、基于随机采样一致性算法RANSAC剔除误匹配帧；S5、基于位姿图对拼接后的地图进行一致性优化；所述步骤S1包括：通过关键帧点云的集合建立局部点云子地图，包括设关键帧为在局部地图坐标系中的6自由度位姿为，其中代表系数，为关键帧数量，对应的雷达坐标系下点云为，则建立的点云地图为；关键帧间的位姿变换量在建图过程中通过里程计求得，根据关键帧点云建立ScanContext描述子作为局部点云子地图信息的一部分；将建立的局部点云子地图划分为待拼接地图和被拼接地图；所述步骤S2包括：将待拼接地图作为A地图，将被拼接地图作为B地图，利用ScanContext描述子将所有B地图的关键帧与A地图中的关键帧进行第一匹配，将处于A地图和B地图重合部分作为成功匹配的关键帧，设成功匹配的B地图关键帧集合为，其中代表成功匹配的帧在关键帧中的系数，对应的与之匹配的A地图关键帧集合为，其位姿为；所述步骤S3包括：对任一成功匹配的B地图关键帧，以第一匹配成功的A地图关键帧位姿作为优化初值进行NDT算法的第二匹配，将的雷达帧点云匹配到A地图上以得到在A地图坐标系上的第二匹配位姿；对所有成功匹配的B地图关键帧集合进行NDT算法的第二匹配，得到在A地图坐标系中的六自由度位姿集合。

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