(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 202210737137.X (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 广州高新兴机 器人有限公司 地址 510530 广东省广州市黄埔区科 学城 开创大道 2819号A6 08房 （仅限办公） (72)发明人 袁国斌　柏林　刘彪　舒海燕　 沈创芸　祝涛剑　王恒华　方映峰　 (74)专利代理 机构 广州国鹏知识产权代理事务 所(普通合伙) 44511 专利代理师 周燕君 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 3D点云地图一致性检测方法、 装置、 介质及 设备 (57)摘要 本发明公开了一种巡逻机器人的3D点云地 图一致性检测方法， 包括： 通过根据当前建图中 的所有关键帧及其位置信息构建二维KD树； 然后 遍历每一个关键帧， 根据所述二维KD树获取每一 个关键帧对应的重叠帧， 构建重叠帧集合； 提取 所述重叠帧集合中的所有重叠帧对应的激光点 云帧的地面点， 构建目标点云地图； 最后将所述 目标点云地图切割成多个立体点 云小块， 根据所 述立体点云小块进行高度一致性检测， 获取重影 区域； 从而实现了对3D点 云地图一致性的自动化 检测， 无需人工介入， 避免了漏查的问题， 且提高 了3D点云地图一 致性检测的效率及便利性。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115131309 A 2022.09.30 CN 115131309 A 1.一种巡 逻机器人的3D点云地图一 致性检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 根据当前建图中的所有关键帧及其位置信 息构建二维KD树， 所述关键帧是指巡逻机器 人每移动预设距离采集的一个激光 点云帧； 遍历每一个关键帧， 根据所述二维KD树获取每一个关键帧对应的重叠帧， 根据所述重 叠帧构建重 叠帧集合； 提取所述重叠帧集合中的所有重叠帧对应的激光点云帧的地面点， 构建目标点云地 图； 将所述目标点云地图切割成多个立体点云小块， 根据所述立体点云小块进行高度一致 性检测， 获取重影区域。 2.如权利要求1所述的巡逻机器人的3D点云地图一致性检测方法， 其特征在于， 所述根 据当前建图中的所有关键帧及其 位置信息构建二维KD树包括： 按照关键帧的时间戳加载当前建图中的所有关键帧及其 位置信息； 根据所述 位置信息中的水平坐标信息构建 关键帧的二维KD树。 3.如权利要求1所述的巡逻机器人的3D点云地图一致性检测方法， 其特征在于， 所述遍 历每一个关键帧， 根据所述二维KD树获取每一个关键帧对应的重叠帧， 根据所述重叠帧构 建重叠帧集合包括： 设置所述 二维KD树的搜索半径； 遍历每一个关键帧， 从所述 二维KD树中获取 所述关键帧对应的疑似重 叠帧； 遍历所有的疑似重叠帧， 比较所述疑似重叠帧与对应的关键帧之间的序列号， 根据比 较结果获取重 叠帧； 组合所有的重 叠帧， 构建重 叠帧集合。 4.如权利要求3所述的巡逻机器人的3D点云地图一致性检测方法， 其特征在于， 所述比 较所述疑似重 叠帧与对应的关键帧之间的序列号， 根据比较结果获取重 叠帧包括： 对于每一个疑似重叠帧， 比较所述疑似重叠帧与对应的关键帧之间的序列号， 得到序 列号差值 绝对值； 将所述序列号差值 绝对值与预设的差值阈值进行比较； 若所述序列号差值绝对值大于所述差值阈值 时， 以所述疑似重叠帧与对应的关键帧构 成一对重 叠帧。 5.如权利要求1至4任一项所述的巡逻机器人的3D点云地图一致性检测方法， 其特征在 于， 所述提取所述重叠帧集合中的所有重叠 帧对应的激光点云帧的地面点， 构建目标点云 地图包括： 对于所述重叠帧集合中的每一个重叠帧， 加载所述重叠帧对应的激光点云帧的地面 点； 将所述地面点从激光 坐标系转换到世界坐标系； 组合每一个重 叠帧对应的在世界坐标系下的地 面点， 得到目标点云地图。 6.如权利要求5所述的巡逻机器人的3D点云地图一致性检测方法， 其特征在于， 所述将 所述目标点云地图切割成多个立体点云小块， 根据所述立体点云小块进行高度一致性检 测， 获取重影区域包括： 将所述目标点云地图按预设的横轴尺寸、 纵轴尺寸切割成多个立体点云小块；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115131309 A 2计算每一个立体点云小块内的所有地 面点在竖轴方向上的方差； 将所述方差与预设的竖轴阈值进行比较； 当所述方差大于所述竖轴阈值时， 以所述 立体点云小块作为重影区域。 7.如权利要求6所述的巡逻机器人的3D点云地图一致性检测方法， 其特征在于， 所述预 设的横轴尺寸 为x<10米， 所述预设的纵轴尺寸 为y<10米； 所述预设的竖轴阈值 为z＝0.5米。 8.一种巡 逻机器人的3D点云地图一 致性检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 构建模块， 用于根据当前建图中的所有关键帧及其位置信息构建二维KD树， 所述关键 帧是指巡 逻机器人每移动预设距离采集的一个激光 点云帧； 获取模块， 用于遍历每一个关键帧， 根据所述二维KD树获取每一个关键帧对应的重叠 帧， 根据所述重 叠帧构建重 叠帧集合； 提取模块， 用于提取所述重叠帧集合中的所有重叠帧对应的激光点云帧的地面点， 构 建目标点云地图； 检测模块， 用于将所述目标点云地图切割成多个立体点云小块， 根据所述立体点云小 块进行高度一 致性检测， 获取重影区域。 9.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述的巡逻机器人的3D点 云地图一 致性检测方法。 10.一种终端设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7 任一项所述的巡 逻机器人的3D点云地图一 致性检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115131309 A 3