(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211208740.5 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 深圳市镭神智能系统有限公司 地址 518100 广东省深圳市宝安区沙 井街 道坣岗社区坣岗大道文体中心商业楼 1栋4层 (72)发明人 韩勇　杨诗琴　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 梁韬 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G01S 7/48(2006.01) (54)发明名称 一种建图的优化方法、 装置、 机器人和存储 介质 (57)摘要 本申请涉及建图技术领域， 尤其涉及一种建 图的优化方法、 装置、 机器人和存储介质。 该方法 包括： 获取当前帧点云数据， 并根据当前帧点云 数据生成新的节点； 根据当前时刻的点云子图与 当前帧点云数据， 更新当前时刻的点云子图； 建 立新的节 点与第一数量的点云子图之间的约束， 且当生成新的点云子图时， 还建立新的点云子图 与第二数量的节点之间的约束； 周期性地对符合 预设条件的点云子图进行删减， 得到保留的点云 子图； 基于保留的点云子图构建初始地图， 并基 于保留的点云子图、 节点、 点云子图与节点彼此 相互之间的约束对初始地图进行全局优化。 本申 请可以减少内存的负荷， 提高建图的实时效率。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115482337 A 2022.12.16 CN 115482337 A 1.一种建图的优化方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取当前帧点云数据， 并根据所述当前帧点云数据生成新的节点； 根据当前时刻的点云子图与所述当前帧点云数据， 更新当前时刻的点云子图； 建立所述新的节点与第一数量的点云子 图之间的约束， 且当生成新的点云子 图时， 还 建立新的点云子图与第二数量的节点之间的约束； 周期性地对符合预设条件的点云子图进行删减， 得到保留的点云子图； 基于保留的点云子图构建初始地图， 并基于保留的所述点云子图、 所述节点、 点云子图 与节点彼此相互之间的所述约束对所述初始地图进行全局优化。 2.根据权利要求1所述的建图的优化方法， 其特征在于， 所述建立所述新的节点与第 一 数量的点云子图之间的约束包括： 查找与所述新的节点距离最近的M个点云子 图， 将所述新的节点与所述距离最近的所 述M个点云子图建立约束， 所述M为 不大于3的正整数。 3.根据权利要求2所述的建图的优化方法， 其特征在于， 所述查找与 所述新的节点距离 最近的点云子图的计算公式为： Norm1＝Mp1*Np1； 其中， Mp1为任一点云子图的位姿逆解值， Np1为当前新的节点位姿值， 当Norm1取值最 小时， 则代 表新的节点与对应的点云子图的距离最近 。 4.根据权利要求1至3中任一权利要求所述的建图的优化方法， 其特征在于， 所述新的 点云子图与第二数量的节点之间的约束包括： 查找与所述新的点云子 图距离最近的N个节点， 将所述新的点云子 图与所述距离最近 的所述N个节点建立约束， 所述 N为不大于3的正整数。 5.根据权利要求4所述的建图的优化方法， 其特征在于， 所述查找与 所述新的点云子图 距离最近的节点的计算公式为： Norm2＝Mp2*Np2； 其中， Mp2为新的点云子图的位姿逆解值， Np2为当任一节点的位姿值， 当Norm2取值最 小时， 则代 表新的点云子图与对应的节点的距离最近 。 6.根据权利要求1、 2、 3或5所述的建图的优化方法， 其特征在于， 所述对符合预设条件 的点云子图进行删减， 包括： 若新的点云子图对应的栅格图与已存在的点云子图对应的栅格图之间的面积交叠部 分超过预设阈值时， 则 删除面积较小的栅格图对应的点云子图。 7.根据权利要求1、 2、 3或5所述的建图的优化方法， 其特征在于， 所述根据当前时刻的 点云子图与所述当前帧点云数据， 更新当前时刻的点云子图包括： 将当前帧点云数据和当前时刻的点云子图进行匹配， 确定与 所述当前帧点云数据匹配 度最高的目标点云子图； 结合所述当前帧点云数据， 对所述目标点云子图进行 更新。 8.一种建图方法的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取单元， 用于获取当前帧点云数据， 并根据所述当前帧点云数据生成新的节点； 构建单元， 用于根据当前时刻的点云子 图与所述当前帧点云数据， 更新当前时刻的点 云子图；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115482337 A 2约束单元， 用于建立所述新的节点与第一数量的点云子 图之间的约束， 且当生成新的 点云子图时， 还建立 新的点云子图与第二数量的节点之间的约束； 删减单元， 用于周期性 地对符合预设条件的点云子图进行删减， 得到保留的点云子图； 优化单元， 用于基于保留的点云子图构建初始地图， 并基于保留的所述点云子图、 所述 节点、 点云子图与节点彼此相互之间的所述约束对所述初始地图进行全局优化。 9.一种机器人， 其特征在于， 包括激光雷达、 存储单元和 处理单元， 所述激光雷达用于 采集点云数据， 所述存储单元中存储有计算机程序， 所述处理单元通过调用所述存储单元 中存储的所述计算机程序， 执 行如权利要求1至7任一项所述的建图的优化方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序适于处理器进行加载， 以执行如权利要求1至7任一项所述的建图的优 化方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115482337 A 3