一种基于几何约束Transformer的Cartographer后端位姿图优化方法、装置、设备及介质

本发明公开一种基于几何约束Transformer的Cartographer后端位姿图优化方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取位姿图中各关键帧节点的初始位姿、点云数据及节点间的约束边和回环节点对；将初始位姿与点云数据编码并融合为节点初始特征；由平移坐标生成空间位置编码并注入，得到输入特征序列；将其输入预先以几何一致性联合损失函数端到端训练的级联注意力网络，结合约束边与回环节点对逐层更新，得到节点更新特征；将节点更新特征解码为位姿增量并叠加初始位姿，得到并输出最终优化位姿。本发明以逐层注意力更新与一次前馈推理替代迭代求解，使优化耗时随节点与约束边数量线性增长，满足大规模长时建图实时性要求。