申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2021-07-14

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113554705B

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G06T17/00;G06T17/05;G01S17/89;G01S7/48

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.11.12#实质审查的生效;2021.10.26#公开

摘要：本发明公开了一种变化场景下的激光雷达鲁棒定位方法，具体为：步骤1：构建出预设路径周围环境的点云地图；步骤2：周期性地采集激光雷达点云数据，提取点云中的角特征点和平面特征点；步骤3：利用激光雷达里程计预测激光雷达当前位姿，将特征点投影至导航系下；步骤4：利用先验地图进行变化检测，剔除特征点中的新增点；步骤5：利用剔除后的特征点与点云地图进行匹配，得到激光在导航系下的位姿。本发明能够在变化场景中，实现基于激光雷达的高精度定位。

主权项：1.一种变化场景下的激光雷达鲁棒定位方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：构建预设路径周围环境的点云地图PM；步骤2：安装有激光雷达的无人车按照预设路径运动，在第k时刻时激光雷达采集的点云数据为Pk，在Pk中找到属于激光雷达第n条线束的采样点，并将该些采样点构成第n个采样点集合Snk，n＝1,2,…N；N为激光雷达的线束的总个数，计算Snk中每个采样点的粗糙度；根据每个采样点的粗糙度，在Snk中提取角特征点构成角特征点集合在Snk中提取平面特征点构成平面特征点集合将在N个采样点集合中提取的角特征点集合组成第k时刻的角特征点集合将在N个采样点集合中提取的平面特征点集合组成第k时刻的平面特征点集合将和组成第k时刻的特征点集步骤3：将作为原始点云，第k-1时刻的特征点集作为目标点云，计算原始点云到目标点云的位姿变换矩阵根据计算激光雷达位姿的估计值步骤4：基于将中所有特征点在雷达坐标系下的坐标转换到无人车导航坐标系下的坐标，得到无人车导航坐标系下的特征点集合步骤5：利用先验地图进行变化检测，从而剔除中新增的特征点，得到集合步骤6：将作为原始点云，点云地图PM作为目标点云，计算原始点云到目标点云的位姿变换矩阵将作为第k时刻时激光雷达的位姿；所述步骤2中根据如下规则在Snk中提取角特征点构成角特征点集合在Snk中提取平面特征点构成平面特征点集合如果ci'大于预设的角特征阈值c1，则采样点pi'为角特征点，ci'为Snk中第i'个采样点pi'的粗糙度，如果ci'小于预设的平面特征阈值c2，则采样点pi'为平面特征点，将Snk中所有的角特征点按照粗糙度由大到小排列，选取前V个角特征点构成角特征点集合将Snk中所有的平面特征点按照粗糙度由小到大排列，选取前V个平面特征点构成平面特征点集合步骤5.1：将点云地图投影至八叉树中，得到八叉树地图OM；步骤5.2：将特征点集投影至八叉树地图OM中，得到更新后的八叉树地图O′M，将OM和O′M中的体素进行对比，得到新增的体素集合I；将集合I中的体素作为新增的特征点；步骤5.3：剔除特征点集中位于集合I中的特征点，从而得到集合

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种变化场景下的激光雷达鲁棒定位方法

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