摘要
针对隧道环境线面几何特征少且里程方向退化问题,提出一种融合激光雷达、惯性测量单元(IMU)、轮速计、超宽带(UWB)等多传感器信息的误差状态卡尔曼滤波(ESKF)定位方法,并根据隧道结构的特殊性提出隧道结构化点云地图生成方法;根据隧道施工台车点云模型及里程,结合隧道设计数据生成隧道结构化点云地图,将雷达扫描点云与地图通过正态分布变换(NDT)算法进行匹配;将点云匹配结果与其他传感器信息一起对IMU的ESKF递推方程进行观测更新,降低定位系统非线性的影响。与LOAM定位方法进行对比分析,结果显示ESKF定位方法能解决隧道环境几何特征少带来的前端匹配精度低的问题,且多传感器融合可降低里程方向定位误差,提高系统整体定位精度。
出处
《公路与汽运》
2023年第4期143-148,152,共7页
Highways & Automotive Applications
基金
湖南省创新型省份建设专项经费资助(2019GK1010)
中国铁建股份有限公司年度科研计划(2020-B21)。
