一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法及系统

本发明公开了一种基于激光SLAM的仓储特征学习方法及系统。涉及SLAM地图特征分析领域，通过激光与视觉采集技术，构建云点地图模型，并进行仓储区域划分与机器人定位。通过识别缺陷区域的地标特征，构建GAN特征学习模型，融合激光与视觉特征进行对抗生成训练，生成模拟地图数据。若损失函数收敛，则提取模拟地图数据的轮廓形状特征，并基于模拟点云数据更新地图，从而实现仓储环境的特征学习，提升仓储机器人的导航精度与环境适应能力，实现仓储地图的实时、高效构建。