公开(公告)号：CN110930495A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911155928.6

申请日：2019-11-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 杨志华 ,  李浩 ,  李子恒 ,  齐晓晗

IPC: G06T15/00 ,  G06T7/30 ,  G09B29/00

Abstract: 本发明提供一种基于多无人机协作的ICP点云地图融合方法、系统、装置及存储介质，该ICP点云地图融合方法包括：提取步骤：从两个数据集中按照同样的关键点选取的标准，提取关键点，两个数据集是指两幅有重叠区域的点云地图，分别记为点云P和点云Q，其中点云P为目标点云，点云Q为参考点云；计算步骤：对选择所有的关键点分别计算其特征描述子；处理步骤：结合特征描述子在两个数据集中的坐标位置，以两者之间的特征和位置的相似度为基础，来估算它们的对应关系，估计对应点对；配准步骤：利用对应关系来估算刚体变换，完整配准。本发明的有益效果是：本发明的方法能够在有较高精度的同时提高ICP算法收敛速度，取得了非常好的技术效果。

公开(公告)号：CN109615698A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201811476993.4

申请日：2018-12-03

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 杨志华 ,  于海峰 ,  李浩 ,  齐晓晗

IPC: G06T17/05 ,  G06T7/33 ,  G06T7/73 ,  G06K9/62 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提供了一种基于互回环检测的多无人机SLAM地图融合算法，对来自不同无人机的关键帧信息，使用BOW算法快速比较其图像特征，检测出两个UAV或者更多UAV到过相同的位置，通过检测建立2个或者更多关键帧之间的关联信息。在特征的选择上，使用ORB特征代替BOW算法中使用的SIFT特征来优化词袋模型。当检测出相似场景时，对特征点进行匹配，并且去除错误匹配，然后执行点云地图的融合，使用增强版迭代最邻近点算法，其中包括曲面法线和切线信息的匹配，改善对运动方程的估算结果。本发明通过利用来自不同无人机的地图信息，融合地图，增加回环的个数，提高全了局地图精度和提高整个系统鲁棒性。