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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于激光雷达辅助的视觉建图方法，包括以下步骤：收集移动设备运动过程中的激光雷达数据、图像数据、惯性传感器数据和里程计数据；采用激光SLAM方法遍历整个数据流；根据得到的位置信息，插值估计得到图像位置信息并构建KDTree；对整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，提取深度学习的特征信息；再次对整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，利用KDTree搜索获取当前帧邻近的图像帧集，然后对图像帧集中的图像帧两两进行特征匹配，并通过增量三角化生成3D地图点。本方案使得大场景建图不再受限，从整体上提高了地图的精度；同时本发明使用了更鲁棒的深度学习的特征信息，可以克服光照变化的影响，抗干扰能力更强。

主权项：1.一种基于激光雷达辅助的视觉建图方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1）收集移动设备运动过程中的激光雷达数据、图像数据、惯性传感器数据和里程计数据；步骤2）采用激光同步定位与建图方法遍历步骤1）中的整个数据流；步骤3）根据激光同步定位与建图方法遍历整个数据流后得到的位置信息，插值估计得到图像位置信息，并根据图像位置信息构建高维索引树形数据结构；步骤4）对步骤1）中整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，提取深度学习的特征信息；步骤5）再次对步骤1）中整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，利用高维索引树形数据结构搜索获取当前帧邻近的图像帧集，然后对图像帧集中的图像帧两两进行特征匹配，并通过增量三角化生成3D地图点；步骤2）中的激光同步定位与建图方法包括以下步骤：步骤2.1）根据惯性传感器数据和里程计数据融合积分得到当前时刻移动设备的惯导位姿，将惯导位姿作为初值，根据获取的第一帧激光雷达数据构建局部的占据栅格地图；步骤2.2）将运动跟踪线程中当前帧激光雷达数据与上一帧激光雷达数据进行匹配，计算得到优化的帧间位姿运动矩阵；步骤2.3）基于上一帧优化得到的移动设备的惯导位姿，以及融合上一帧到当前帧的移动设备的惯导位姿，得到当前帧的位姿先验，再将当前帧激光雷达数据与占据栅格地图进行匹配，对优化的帧间位姿运动矩阵进行调整，得到精确的当前帧位姿；步骤2.4）根据当前帧和当前关键帧之间的距离更新局部地图或重新构建局部地图，根据新插入的关键帧构建的运动约束，增量式优化更新关键帧队列中各个关键帧的位姿，得到更新后的全局地图；步骤2.5）将当前局部地图与全局地图匹配进行回环检测，并采用最近点迭代算法或正态分布变换算法获取当前局部地图到全局地图的位姿变换矩阵，调整与当前子图相连的若干子图的位姿信息。

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