激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的位姿估计依赖于高精度和高可靠性的扫描匹配算法。针对实时LiDAR里程计与建图(LiDAR odometry and mapping in real-time,...激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的位姿估计依赖于高精度和高可靠性的扫描匹配算法。针对实时LiDAR里程计与建图(LiDAR odometry and mapping in real-time,LOAM)框架中的点到线和点到面的迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)在非结构化场景中退化的问题,提出了用于识别非结构化场景的环境特征值(environmental feature values,EFV),并根据EFV弹性地选择用正态分布变换(normal distributions transform,NDT)进行粗配准,实现了一种基于扫描匹配的弹性实时激光SLAM算法NDT-LOAM。实验结果表明,EFV可以有效区分非结构化场景,并给出了EFV阈值的调试方法。定位与建图实验分析表明,所提算法相比LOAM等经典的纯激光SLAM算法,在精度以及可靠性上均有较大提升,室外定位精度可从米级提升至分米级,在面对手持数据时也不会建图失败,能够得到全局一致性地图。因此此算法具有很好的环境适应性,丰富和发展了面向复杂环境的SLAM方法。展开更多
迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)在一定程度上可获得较好配准效果,但算法收敛较依赖于输入初始值,容易造成局部最优.正态分布变换(Normal distribution transform,NDT)算法虽精度较高,但需要扫描点数量较多,在长距离导航...迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)在一定程度上可获得较好配准效果,但算法收敛较依赖于输入初始值,容易造成局部最优.正态分布变换(Normal distribution transform,NDT)算法虽精度较高,但需要扫描点数量较多,在长距离导航中会导致较大的转角偏差.提出一种基于滤波ICP自主定位方法(FICP).构建了基于ICP算法的激光扫描点特征匹配误差模型,采用多种滤波器减少匹配噪声,加快ICP算法收敛速度.推导了滤波后匹配点位姿更新算法,提高全局定位精度.试验表明,相对于传统ICP算法和NDT算法,FICP算法具有较好实时性和定位精度.展开更多
针对室内环境下的2D激光同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出一种改进的扫描匹配方法,扫描到子图匹配。用连续的激光扫描帧构建子图,对齐新的扫描帧到邻近的子图以产生约束,通过高斯牛顿求解约束并估...针对室内环境下的2D激光同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出一种改进的扫描匹配方法,扫描到子图匹配。用连续的激光扫描帧构建子图,对齐新的扫描帧到邻近的子图以产生约束,通过高斯牛顿求解约束并估计新的子图,利用Ceres优化来进行闭环,生成全局一致地图。经在室内条件下的测试,定位误差控制在0.4 m以下,制图误差控制在0.5 m左右,在激光匹配效率方面,相比传统方法提高了38.24%,实验结果表明,该方法可以有效提高定位与制图的精度和激光匹配效率。展开更多
文摘激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的位姿估计依赖于高精度和高可靠性的扫描匹配算法。针对实时LiDAR里程计与建图(LiDAR odometry and mapping in real-time,LOAM)框架中的点到线和点到面的迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)在非结构化场景中退化的问题,提出了用于识别非结构化场景的环境特征值(environmental feature values,EFV),并根据EFV弹性地选择用正态分布变换(normal distributions transform,NDT)进行粗配准,实现了一种基于扫描匹配的弹性实时激光SLAM算法NDT-LOAM。实验结果表明,EFV可以有效区分非结构化场景,并给出了EFV阈值的调试方法。定位与建图实验分析表明,所提算法相比LOAM等经典的纯激光SLAM算法,在精度以及可靠性上均有较大提升,室外定位精度可从米级提升至分米级,在面对手持数据时也不会建图失败,能够得到全局一致性地图。因此此算法具有很好的环境适应性,丰富和发展了面向复杂环境的SLAM方法。
文摘迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)在一定程度上可获得较好配准效果,但算法收敛较依赖于输入初始值,容易造成局部最优.正态分布变换(Normal distribution transform,NDT)算法虽精度较高,但需要扫描点数量较多,在长距离导航中会导致较大的转角偏差.提出一种基于滤波ICP自主定位方法(FICP).构建了基于ICP算法的激光扫描点特征匹配误差模型,采用多种滤波器减少匹配噪声,加快ICP算法收敛速度.推导了滤波后匹配点位姿更新算法,提高全局定位精度.试验表明,相对于传统ICP算法和NDT算法,FICP算法具有较好实时性和定位精度.
