本技術(shù)的實施方式涉及計算機視覺，尤其涉及一種回環(huán)檢測方法、裝置、車輛、機器人、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、回環(huán)檢測是即時定位與地圖構(gòu)建(simultaneous?localization?and?mapping，簡稱slam)系統(tǒng)的重要在組成部分?；丨h(huán)檢測可以對slam系統(tǒng)中里程計經(jīng)過一段時間和里程后產(chǎn)生的累積誤差進行糾正，若不對里程計產(chǎn)生的累積誤差進行糾正，會導致先后兩次經(jīng)過同一場景，先構(gòu)建的子圖與后構(gòu)建的子圖出現(xiàn)重影現(xiàn)象。

2、回環(huán)檢測主要是基于移動目標通常會走一圈回到起點，在構(gòu)建一定范圍內(nèi)的全局地圖的過程中，為了得到全局一致性的地圖，需要將當前掃描或拍攝的局部地圖與歷史記錄的局部地圖進行匹配，再調(diào)整當前局部地圖與歷史局部地圖之間的相對位置關(guān)系?？梢岳眠@一過程進行回環(huán)檢測，來消除里程計的累積誤差。

3、現(xiàn)有的回環(huán)檢測方法大多使用單一的傳感器，提供匹配初值來進行回環(huán)檢測，例如使用激光里程計。其中，使用激光里程計在局部坐標系下運動軌跡會在長距離上存在較大的漂移誤差，即使找到了回環(huán)也會給回環(huán)匹配一個很差的初值，在初值較差情況下，會造成回環(huán)匹配失敗，檢測到的有效回環(huán)的數(shù)量會大大減少。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的實施方式提供的一種回環(huán)檢測方法、裝置、車輛、機器人、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可解決或部分解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足或現(xiàn)有技術(shù)中的其他不足。

2、根據(jù)本技術(shù)第一方面提供的一種回環(huán)檢測方法，包括：對運動目標上激光里程計采集的周圍環(huán)境的點云信息、慣性測量單元采集的測量信息和衛(wèi)星定位傳感器采集的位置信息進行融合，得到所述運動目標在全局坐標下的位姿信息；基于對所述位姿信息進行最近鄰搜索確定形成回環(huán)的候選幀點云信息；以及基于所述候選幀點云信息對應的所述位姿信息對所述候選幀點云信息進行匹配，確定回環(huán)幀點云信息。

3、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述對運動目標上激光里程計采集的周圍環(huán)境的點云信息、慣性測量單元采集的測量信息和衛(wèi)星定位傳感器采集的位置信息進行融合，得到所述運動目標在全局坐標下的位姿信息，包括：從所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息中選取協(xié)方差小于或等于預設(shè)協(xié)方差閾值的位置信息；基于所選取的位置信息的協(xié)方差對對應的所述位置信息的噪聲進行調(diào)整，以優(yōu)化所選取的位置信息；以及將優(yōu)化后的位置信息與所述激光里程計采集的所述點云信息和所述慣性測量單元采集的所述測量信息進行融合，得到所述位姿信息。

4、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述基于所選取的位置信息的協(xié)方差對對應的所述位置信息的噪聲進行調(diào)整，以優(yōu)化所選取的位置信息，包括：基于所選取的位置信息的協(xié)方差和預設(shè)噪聲函數(shù)確定對應的所述位置信息的協(xié)方差權(quán)重；基于所選取的位置信息的協(xié)方差和協(xié)方差權(quán)重確定對應的所述位置信息的噪聲；以及基于所選取的位置信息的噪聲確定優(yōu)化權(quán)重對對應的所述位置信息進行加權(quán)，得到所述優(yōu)化后的位置信息。

5、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述預設(shè)協(xié)方差閾值為5。

6、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述對運動目標上激光里程計采集的周圍環(huán)境的點云信息、慣性測量單元采集的測量信息和衛(wèi)星定位傳感器采集的位置信息進行融合，得到所述運動目標在全局坐標下的位姿信息，包括：將所述激光里程計采集的所述點云信息的位姿數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息的坐標系下，得到初始位姿信息；基于所述激光里程計采集的相鄰幀點云信息的位姿數(shù)據(jù)，確定相對位姿信息；以及將所述初始位姿信息和所述相對位姿信息與所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息和所述慣性測量單元采集的所述測量信息進行融合，得到所述位姿信息。

7、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述將所述激光里程計采集的所述點云信息的位姿數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息的坐標系下，得到初始位姿信息，包括：基于所述激光里程計采集的所述點云信息的位置坐標數(shù)據(jù)和所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息的位置坐標數(shù)據(jù)，確定平移向量和旋轉(zhuǎn)矩陣；基于所述平移向量和所述旋轉(zhuǎn)矩陣構(gòu)造轉(zhuǎn)換矩陣；以及通過所述轉(zhuǎn)換矩陣將所述點云信息的位姿數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到所述位置信息的坐標系下，得到所述初始位姿信息。

8、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述基于所述激光里程計采集的所述點云信息的位置坐標數(shù)據(jù)和所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息的位置坐標數(shù)據(jù)，確定平移向量和旋轉(zhuǎn)矩陣，包括：基于時間戳，確定與所述激光里程計采集的第一幀點云信息對應的所述衛(wèi)星定位傳感器采集的初始位置信息，并基于所述第一幀點云信息的位置坐標數(shù)據(jù)和所述初始位置信息的位置坐標數(shù)據(jù)確定所述平移向量；基于歐式距離，確定與所述初始位置信息距離最遠的所述衛(wèi)星定位傳感器采集的最遠位置信息，并基于所述初始位置信息的位置坐標數(shù)據(jù)和所述最遠位置信息的位置坐標數(shù)據(jù)確定第一平面向量；基于時間戳，確定與所述最遠位置信息對應的所述激光里程計采集的最遠幀點云信息，并基于所述第一幀點云信息的位置坐標數(shù)據(jù)和所述最遠幀點云信息的位置坐標數(shù)據(jù)確定第二平面向量；以及基于所述第一平面向量和所述第二平面向量確定旋轉(zhuǎn)角度，并基于所述旋轉(zhuǎn)角度確定所述旋轉(zhuǎn)矩陣。

9、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述對運動目標上激光里程計采集的周圍環(huán)境的點云信息、慣性測量單元采集的測量信息和衛(wèi)星定位傳感器采集的位置信息進行融合，得到所述運動目標在全局坐標下的位姿信息，包括：累積所述慣性測量單元預設(shè)次數(shù)采集的所述測量信息組成一組，其中所述預設(shè)次數(shù)是基于所述慣性測量單元的測量頻率和所述激光里程計的測量頻率確定；以及將一組測量信息與所述激光里程計采集的所述點云信息和所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息進行融合，得到所述運動目標在全局坐標下的位姿信息。

10、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述累積所述慣性測量單元預設(shè)次數(shù)采集的所述測量信息組成一組，包括：累積所述慣性測量單元10次采集的所述測量信息組成一組，其中所述慣性測量單元的測量頻率為100hz，所述激光里程計的測量頻率為10hz。

11、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述對運動目標上激光里程計采集的周圍環(huán)境的點云信息、慣性測量單元采集的測量信息和衛(wèi)星定位傳感器采集的位置信息進行融合，得到所述運動目標在全局坐標下的位姿信息，包括：基于預設(shè)全局因子圖模型，對所述激光里程計采集的所述點云信息、所述慣性測量單元采集的所述測量信息和所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息進行融合，得到所述位姿信息；其中，所述慣性測量單元采集的所述測量信息作為預積分因子，所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息作為一元因子，由所述激光里程計采集的相鄰幀點云信息確定的相對位姿信息作為二元因子；將所述激光里程計采集的所述點云信息的位姿數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到所述衛(wèi)星定位傳感器采集的所述位置信息的坐標系下得到的初始位姿信息作為變量。

12、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述基于對所述位姿信息進行最近鄰搜索確定形成回環(huán)的候選幀點云信息，包括：對所述激光里程計采集的關(guān)鍵幀點云信息對應的所述位姿信息進行最近鄰搜索，得到搜索幀點云信息和最近鄰幀點云信息；確定所述最近鄰幀點云信息與所述搜索幀點云信息之間的累計里程，將所述累計里程大于預設(shè)里程閾值的所述搜索幀點云信息和所述最近鄰幀點云信息作為形成回環(huán)的所述候選幀點云信息。

13、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述對所述激光里程計采集的關(guān)鍵幀點云信息對應的所述位姿信息進行最近鄰搜索，得到搜索幀點云信息和最近鄰幀點云信息，包括：基于所述關(guān)鍵幀點云信息對應的所述位姿信息每間隔預設(shè)距離確定所述搜索幀點云信息；以及對所述搜索幀點云信息對應的所述位姿信息進行預設(shè)半徑的最近鄰搜索，將所述位姿信息在所述預設(shè)半徑內(nèi)的其他關(guān)鍵幀點云信息作為所述最近鄰幀點云信息。

14、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述基于所述候選幀點云信息對應的所述位姿信息對所述候選幀點云信息進行匹配，確定回環(huán)幀點云信息，包括：基于所述候選幀點云信息對應的所述位姿信息確定所述候選幀點云信息的相對位姿信息；基于所述候選幀點云信息的相對位姿信息對所述候選幀點云信息進行匹配，將匹配結(jié)果滿足預設(shè)閾值的所述候選幀點云信息作為所述回環(huán)幀點云信息。

15、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述基于所述候選幀點云信息的相對位姿信息對所述候選幀點云信息進行匹配，將匹配結(jié)果滿足預設(shè)閾值的所述候選幀點云信息作為所述回環(huán)幀點云信息，包括：提取所述候選幀點云信息的線面特征；基于所述候選幀點云信息的相對位姿信息對所述候選幀點云信息的線面特征進行匹配，得到匹配得分，將所述匹配得分滿足預設(shè)分數(shù)閾值的所述候選幀點云信息作為所述回環(huán)幀點云信息。

16、在本技術(shù)的一個實施方式中，所述基于所述候選幀點云信息對應的所述位姿信息對所述候選幀點云信息進行匹配，確定回環(huán)幀點云信息，還包括：將所述候選幀點云信息與其前面和/或后面預設(shè)幀數(shù)的點云信息進行拼接，得到候選子圖；所述基于所述候選幀點云信息的相對位姿信息對所述候選幀點云信息進行匹配，將匹配結(jié)果滿足預設(shè)閾值的所述候選幀點云信息作為所述回環(huán)幀點云信息，包括：基于所述候選幀點云信息的相對位姿信息對所述候選子圖進行匹配，將匹配結(jié)果滿足預設(shè)閾值的所述候選子圖作為回環(huán)子圖。

17、根據(jù)本技術(shù)第二方面提供的一種回環(huán)檢測裝置，包括：信息融合模塊，被配置為對運動目標上激光里程計采集的周圍環(huán)境的點云信息、慣性測量單元采集的測量信息和衛(wèi)星定位傳感器采集的位置信息進行融合，得到所述運動目標在全局坐標下的位姿信息；回環(huán)查找模塊，被配置為基于對所述位姿信息進行最近鄰搜索確定形成回環(huán)的候選幀點云信息；以及回環(huán)匹配模塊，被配置為基于所述候選幀點云信息對應的所述位姿信息對所述候選幀點云信息進行匹配，確定回環(huán)幀點云信息。

18、根據(jù)本技術(shù)第三方面提供的自動駕駛車輛可包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行本技術(shù)第一方面所述的回環(huán)檢測方法。

19、根據(jù)本技術(shù)第四方面提供的移動機器人可包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行本技術(shù)第一方面所述的回環(huán)檢測方法。

20、根據(jù)本技術(shù)第五方面提供的計算機可讀存儲介質(zhì)包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)本技術(shù)第一方面所述的回環(huán)檢測方法。

21、根據(jù)本技術(shù)第六方面提供的計算機程序產(chǎn)品存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)本技術(shù)第一方面所述的回環(huán)檢測方法。

22、根據(jù)本技術(shù)的實施方式提供的回環(huán)檢測方法、裝置、車輛、機器人、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，充分利用運動目標上現(xiàn)有的傳感器，通過對激光里程計、慣性測量單元和衛(wèi)星定位傳感器三種傳感器采集的信息進行融合，綜合利用三種傳感器采集的信息，可以得到運動目標在全局坐標系下準確的位姿信息，為回環(huán)檢測進行候選幀點云信息的查找和匹配提供準確的初始信息和匹配初值，可以準確檢測出回環(huán)幀點云信息，并且回環(huán)檢測的效果不會受到不同場景的影響，在各種場景下都可以獲得最佳的回環(huán)檢測效果。

23、應當理解，本部分所描述的內(nèi)容并非旨在標識本技術(shù)的實施方式的關(guān)鍵或重要特征，也不用于限制本技術(shù)的范圍。本技術(shù)的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。