摘要
本发明公开了一种基于多传感器融合去除动态物体的视觉SLAM算法,采用IMU和轮式里程计相结合获取移动机器人平台的瞬时速度,毫米波雷达采集周围环境的雷达点云数据,接着对雷达点云数据进行动态点筛选,剔除静态点,从而获得动态点组成的动态点云;然后对动态点云进行二次分割,并将分割后的点云投影至相机成像归一化平面从而形成掩膜;最后将掩膜覆盖在当前时刻相机拍摄的图像上,从而去除图像中的动态物体。整个过程中通过多传感器形成掩膜并覆盖图像的方式去除动态物体,使得后续生成的地图不仅精度较高、而且算法鲁棒性较好;同时其无需深度学习或几何处理方法,因此仅需较低的算力即可运行,从而适用于现有小型移动机器人的自动驾驶。
技术关键词
移动机器人平台
视觉SLAM算法
动态物体
多传感器融合
雷达点云数据
数据处理器
掩膜
里程计
小型移动机器人
相机
图像
DBSCAN算法
轮式
小孔成像原理
采集周围环境
算法鲁棒性