로컬 포인트 클라우드 맵 생성 방법 및 시각 로봇

본 발명은 로컬 포인트 클라우드 맵 생성 방법 및 시각 로봇을 개시하며, 상기 로컬 포인트 클라우드 맵 생성 방법은 사전에 설정된 현저한 위치 포즈 변화 조건에 따라 로봇 주변 큰 범위 영역 위치를 반영하는 포인트 클라우드를 샘플링하여, 이동 로봇이 이러한 키프레임을 이용하여 이동 로봇 전방의 장애물 분포 상황을 완전히 커버할 수 있는 로컬 포인트 클라우드 맵을 설정한 다음, 3차원 히스토그램의 형식으로 서로 다른 높이 위치의 포인트 클라우드를 설명하여, 포인트 클라우드가 서로 다른 검출 블록의 3차원 영역에서 분포 특징을 이용하여 스퓨리어스 포인트를 쉽게 제거함으로써, 너무 가깝거나 너무 먼 장애물 장면에서의 로컬 포인트 클라우드 맵의 적응성을 향상하며, 초근접 거리에서의 장애물 위치에 대해 식별하여 포지셔닝하는 난이도 및 오판단 확율을 현저하게 감소한다. The disclosure discloses a method for building a local point cloud map and a visual robot. According to the method for building the local point cloud map, point clouds which reflect a position of a large-range region around a robot are sampled according to a preset salient pose change condition, whereby a mobile robot can completely cover a local point cloud map of a distribution of obstacles in front of the mobile robot by using these key frames; point clouds at different height positions are described in the form of a three-dimensional histogram, which is convenient for removing stray points by using 3d region distribution features of the point clouds in different detection blocks, thus improving the adaptability of a local point cloud map in scenarios with too close and too far obstacles and significantly reducing the difficulty in position recognition and positioning of a super-close obstacle and the probability of misjudgment.