[发明专利]一种基于二阶矩保持传播算法的拓扑地图融合方法及系统

权利要求书

1.一种基于二阶矩保持传播算法的拓扑地图融合方法，其特征在于，包括：

S1，基于概率性广义Voronoi图方法对不同地图进行融合；

S2，通过二阶矩保持传播算法消除地图融合的非线性不确定度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S1进一步包括：

S1.1，利用Radon变换方法获取两幅地图之间的相对旋转角度；

S1.2，利用概率性广义Voronoi图方法提取两幅地图的拓扑骨架，获取两幅地图之间的平移矩阵；

S1.3，根据所述相对旋转角度和所述平移矩阵对两幅地图进行融合处理。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S2进一步包括：

S2.1，根据融合之后的地图的显著点进行撒点采样，获取采样点集；

S2.2，通过非线性变换传递所述采样点的不确定度，获得新采样点集；

S2.3，获取新采样点集的均值和方差，消除地图融合的非线性不确定度。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，S1.1.1进一步包括：

S1.1.1，分别获取两幅地图沿不同角度二维图像的投影；

S1.1.2，通过投影变换后的两幅地图的峰值获取相对旋转角度差。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，S1.2进一步包括：

S1.2.1，基于二维占用栅格地图，通过数学上的形态学操作分别提取每幅地图的广义Voronoi图；

S1.2.2，基于二维占用栅格地图的实际概率分别计算每幅地图的广义Voronoi图中每个区域的相应概率，获取每幅地图的概率性广义Voronoi图；

S1.2.3，计算两幅概率性广义Voronoi图的相似度获取平移矩阵。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，S2.1中所述采样点集满足：

$x^{\left(0\right)}=\stackrel{\‾}{x}$

$x^{\left(i\right)}=\stackrel{\‾}{x}+{\tilde{P}}^{\left(i\right)},i=1,...,2N$

${\tilde{P}}^{\left(i\right)}={\left(\sqrt{(N+k)P}\right)}^T,i=1,...,N$

其中，x⁽ⁱ⁾为非线性变换之前地图上不同的采样点的二维坐标值；为采样点的二阶高斯分布均值，所述二阶为采样点的二维坐标值；为每个采样点偏离采样中心点的偏移量；N为每个显著点的采样点的个数；P为采样点的二阶高斯分布方差；T为矩阵转置；

每个采样点有一个对应的权重W⁽ⁱ⁾，满足：

$\underset{i=0}{\overset{N}{\Σ}}{W}^{\left(i\right)}=1$

每个采样点的权重通过下式计算：

$W^{\left(0\right)}=\frac{k}{N+k}$

$W^{\left(i\right)}=\frac{k}{2(N+k)},i=1,...,2N$

其中，k可以是满足(N+k)≠0的任意值。