[发明专利]一种基于信号降噪的SLAM方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于信号降噪的SLAM方法，其特征在于，包括下述步骤：

初始化；

对初始帧激光雷达点云进行数据处理；

开始当前帧扫描，输入当前帧激光雷达点云数据；

根据惯性传感器，获取当前帧对应的惯性数据；

将激光雷达点云数据与惯性数据相结合，提取出当前帧待处理的特征点云子集{P₁,P₂,…,P_m1}；

对提取到的当前帧待处理的特征点云子集{P₁,P₂,…,P_m1}通过降噪方式得到精确定位的点云子集{P’₁,P’₂,…,P’_m1}，其中对特征点云子集P_i逐一进行如下操作：特征点云子集P_i中的每一个点逐一转换为对应的信号值，使得特征点云子集P_i转换为信号S_i的形式，并对S_i进行降噪处理得到S’_i，将信号S’_i中每一个信号值转换为点云的坐标，得到精确定位的P’_i；

根据所述精确定位的点云子集{P’₁,P’₂,…,P’_m1}实现对本体的重新定位，并更新地图，准备进入下一帧扫描。

2.根据权利要求1所述一种基于信号降噪的SLAM方法，其特征在于，所述提取当前帧待处理的特征点云子集{P₁,P₂,…,P_m1}，具体为：

根据所述当前帧对应的惯性数据，得到世界坐标系下的当前帧激光雷达点云数据；

在世界坐标系下从上一帧的点云数据中选择出静止的特征集{T₁,T₂,…,T_m}用于与当前帧进行初步匹配：根据上一帧的静止特征集{T₁,T₂,…,T_m}，按照坐标的对应关系从当前帧中提取出待处理的特征集{T’₁,T’₂,…,T’_m}，逐一分别对T_i特征中数据点的数量和T_i’特征中数据点的数量进行对比，如果两者数量差超过阈值，则说明T_i’特征发生了位置变动，则将T_i’特征从{T’₁,T’₂,…,T’_m}中剔除；如果两者数量差异没有超过阈值，则说明T_i’特征没有发生变动，该特征保持静止，T_i’特征予以保留，将保留下来的{T’₁,T’₂,…,T’_m1}作为当前帧待精确定位的点云子集{P₁,P₂,…,P_m1}。

3.根据权利要求1所述的一种基于信号降噪的SLAM方法，其特征在于，当前帧完成本体定位与地图更新后，按照如下方式之一为下一帧扫描做准备：

对当前帧点云数据进行特征提取，得到特征集{F₁,F₂,…,F_n}，对F_i逐一进行如下操作：通过与上一帧点云数据中对应位置的点云数据进行对比，如果两者差异性没有超过阈值，则认为F_i是静止的，予以保留，否则认为F_i发生变动，予以保留的特征构成{T₁,T₂,…,T_m}，完成为下一帧的扫描准备；

或者，对当前帧点云数据进行定位与地图更新操作时得到的精确定位的特征集{P’₁,P’₂,…,P’_m1}，也可以用来直接替代{T₁,T₂,…,T_m}用于与下一帧定位与建图，完成为下一帧的扫描准备。