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题名基于核密度估计的城市动态密集场景激光雷达定位
被引量：17
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作者
王任栋
李华
赵凯
徐友春
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机构
陆军军事交通学院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期333-342,共10页
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基金
国家重点研发计划(2016YFB0100903)
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文摘
城市环境中的精确定位是自动驾驶领域的重点和难点,现有的激光雷达定位算法虽然能够在多数情况下保持较高的精度,但在一些比较复杂的城市动态场景中仍存在问题。针对这类场景中遮挡导致的全球定位系统定位精度下降,以及运动目标和环境变化导致的有效点云特征减少的问题,提出一个新的概率定位框架;该框架使用核密度估计的方法对改进后的多层次随机采样一致性算法和直方图滤波算法进行融合,以有效克服多层次随机采样一致性算法在部分场景中的定位波动问题,以及直方图滤波算法在位姿误差较大时的效率低下和局部最优问题。结果表明:所提框架在保证定位精度的前提下,提升了对动态密集场景的适用性,能够在现有算法容易出错的场景中实现更加稳定精确的定位,并能够容忍更大的初始位姿误差。
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关键词
遥感
激光雷达
定位
核密度估计
动态密集场景
直方图滤波
随机采样一致性
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Keywords
remote sensing
LiDAR: localization
kernel density estimation
dynamic diverse scenes
histogram filtering
random sample consensus
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分类号
TP751.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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