[发明专利]一种多地图拼接方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开一种多地图拼接方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取多个位姿数据子地图，每个位姿数据子地图包括编号以及与编号相关联的顶点信息；根据编号和顶点信息确定多个子地图顶点的邻接关系；根据邻接关系确定第一备选顶点集合、第二备选顶点集合和公共候选区域；根据公共候选区域遴选第一、二公共顶点集合，并计算两集合中各顶点的第一相似度；确定第一相似度大于预设第一相似度阈值的第一顶点对集合；计算第一顶点对集合中每个顶点对的第二相似度，得到第二顶点对集合；根据第二顶点对集合中顶点对的位姿信息，对第一、二子地图顶点集合进行拼接。本发明无需人为标记拼接区域自动拼接，且避免重影。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种多地图拼接方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着科技水平的不断提升，移动机器人技术已经广泛的应用到日常生活的各个领域之中。其中，移动机器人能够自主执行各种任务，缓解人力成本带来的用工压力，越来越受到人们的关注。但是移动机器人距离真正的人工操作，还是存在一定的距离。另一方面，针对生活小区，工业园区等场景的巡检及配送作业，任务繁重，且简单重复，因此由智能化的移动机器人设备代替人工，必然势不可挡。

移动机器人在日常运行中，需要获得可靠的位姿信息，而位姿信息的获取以来于高精度的环境地图。在实际场景中，运行区域的复杂度高且区域面积大，单一轨迹无法满足此类场景的地图构建，必然涉及到多地图拼接。而场景地图的拼接准确性，势必直接影响激动机器人的定位精度。考虑到移动机器人在室内室外等不同场景下运行，一旦定位错误或势必，可能会发生不可控的危险，因此地图拼接方式要求能适用于复杂场景，且满足精度要求。

目前基于激光点云匹配的拼接方法，是地图拼接使用较多的拼接方式。

基于激光点云匹配的拼接方法，对存在重叠区域的点云数据，运用激光配准的方式获得不同子地图间的位姿变换关系，基于此变换关系，把子地图拼接起来。由于该方案属于数据的刚性拼接，受子地图生成时中间过程的质量影响，容易出现地图畸变，重影等问题。而若拼接后的地图存在畸变或重影等问题，势必影响激光匹配精度，进而影响到激光定位精度。

这种拼接方式，只能在特定场景下才能完成高精度的多地图拼接，制约因素较多，而移动机器人实际的应用场景多变复杂，因此，该方案在实际使用中，难以保证多地图拼接的精度。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种多地图拼接方法、装置、计算机设备及存储介质，用于克服现有的拼接技术中存在的无法保证匹配精度的问题，本发明的技术方案如下：

在一个实施例中，一种多地图拼接方法，包括如下步骤：

获取多个位姿数据子地图，每个所述位姿数据子地图包括编号以及与编号相关联的顶点信息；

根据编号和顶点信息，确定多个子地图顶点的邻接关系；

根据相邻两个子地图顶点的邻接关系，确定第一备选顶点集合和第二备选顶点集合。其中，所述第一备选顶点集合包括第一子地图采集轨迹与第二子地图采集轨迹的邻接处顶点以及邻接处轨迹点的距离在预设范围内的顶点；所述第二备选顶点集合包括第二子地图采集轨迹与第一子地图采集轨迹的邻接处顶点以及邻接处轨迹点的距离在预设范围内的顶点；

计算所述第一备选顶点集合与第二备选顶点集合的公共候选区域，根据公共候选区域，遴选第一公共顶点集合和第二公共顶点集合，其中，所述第一公共顶点集合包括在公共候选区域内的第一备选顶点集合；所述第二公共顶点集合包括在公共候选区域内的第二备选顶点集合；

计算所述第一公共顶点集合中各顶点和所述第二公共顶点集合中各顶点的第一相似度；确定第一相似度大于预设第一相似度阈值的第一顶点对集合；

计算所述第一顶点对集合中，每个顶点对的第二相似度，得到第二顶点对集合；