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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种基于点云配准的多智能体协作建图方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：通过多个机器人探索未知环境，生成点云图，提取点云图的点云特征，得到混合特征，确定各个点云图重叠区域的重叠分数，根据重叠分数计算点云图的重叠不确定度，计算混合特征的相似性矩阵，并基于相似性矩阵计算软匹配矩阵，结合混合特征、重叠不确定度和软匹配矩阵计算点云图的不确定性感知特征，重新生成重叠分数和硬匹配矩阵，根据重新生成的重叠分数和软匹配矩阵，计算源点云图与目标点云图中相对应点的权重和值，结合硬匹配矩阵和权重和值，计算源点云图和目标点云图的刚性变换函数，确定最终的重建图。
主权项：1.一种基于点云配准的多智能体协作建图方法，其特征在于，包括：S1：通过多个机器人探索未知环境，生成并共享描述环境障碍信息的点云图，其中，每个机器人生成一张点云图；S2：对所述点云图进行点云特征提取，得到混合特征；S3：结合高斯分布和贝叶斯定理，确定源点位于源点云图与目标点云图的重叠区域的重叠分数，根据所述重叠分数计算所述点云图的重叠不确定度，其中，所述源点为源点云图中的任一点；S4：计算所述混合特征的相似性矩阵，并基于所述相似性矩阵计算软匹配矩阵；S5：结合所述混合特征、所述重叠不确定度和所述软匹配矩阵计算所述点云图的不确定性感知特征；S6：重新生成所述重叠分数，将所述软匹配矩阵和所述不确定性感知特征作为线性分配问题解算器的输入数据，输出硬匹配矩阵；S7：根据重新生成的重叠分数和所述软匹配矩阵，计算所述源点云图与所述目标点云图中相对应点的权重和值；S8：结合所述硬匹配矩阵和所述权重和值，计算所述源点云图和所述目标点云图的刚性变换函数；S9：根据所述刚性变换函数对所述源点云图和所述目标点云图进行合并至同一坐标系中，得到所述未知环境的重建图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于点云配准的多智能体协作建图方法及系统
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