基于3D点云配准的车底巡检机器人精确定位方法

本发明的目的在于提供一种基于3D点云配准的地铁车底巡检机器人的精确定位方法，使用巡检机器人末端的3D相机在地铁车辆车底指定位置采集3D模板点云，在数据库保存该3D模板点云及其在SLAM地图上的坐标。在巡检机器人执行任务时，当机器人到达首个模板点云采集位置时，使用末端3D相机采集3D任务点云，并通过点云配准算法对任务点云和模板点云进行精准匹配，获取旋转(R矩阵)和平移(T矩阵)信息，从而得到地图点相对车底的先验偏移。在后续任务过程中，可在后续的点云采集地图点重复调用点云配准算法，结合先验偏移量持续对SLAM导航模块提供精确定位偏移量校正，从而使机器人导航更精准、更具鲁棒性。