基于FMCW激光雷达和视觉融合的深度学习3D重建方法

本发明属于室内外机器人应用场景重建领域，具体说是基于FMCW激光雷达和视觉融合的深度学习3D重建方法，包括以下步骤：1)设置多个激光雷达和相机，保证时间同步；2)对多个激光雷达和相机进行标定；3)实时收集各场景各角度中FMCW激光雷达数据与相机图像数据，以时间戳相对应；4)对采集到的数据进行处理，作为训练数据集；5)数据一并输入至深度学习模型网络进行训练，得到场景动、静态物体的3D高斯模型；6)将采集到的FMCW激光雷达数据经坐标转换和速度解算后，结合采集到的相机图像数据，输入至3D高斯模型，本发明得到场景重建信息。本发明使用FMCW激光雷达的原生速度信息，结合视觉信息，可以更好的表征动态物体的特征，实现原生的动静态区分。