面向无人驾驶的激光点云高精度建图与定位研究

发布时间：2023-06-03 03:47

　　高精度地图是近年来无人车领域的热门研究内容,它能够提升无人车在多种环境下的稳定性,确保无人车在复杂多变的交通流中的通行能力。高精度地图对于无人车主要有两个作用:存储大量的先验信息为无人车提供导航,比如车道的几何形状、车道线的属性、路口的拓扑结构等;通过感知数据以稀疏特征或是稠密点云的形式对环境的几何形状进行建模,并将实时的感知数据与其进行匹配以获取无人车当前的位置和姿态。无人车常见的设备中,组合导航系统能够直接获取到自身的位姿变换,但是在隧道、高架桥下、小区环境内,由于GPS信号受到遮挡的影响,不能满足无人车的定位需求;相机价格低廉,能够获取丰富的色彩信息,通过对极几何也能够恢复三维信息,但是其易受光照影响以及测量精度不高的特点导致它大多数用于室内环境的使用;激光雷达有着测量精度高、不受环境影响、能直接获取几何信息的成像特点,目前已经成为高精度地图的主要数据来源。为了满足无人车的定位需求,提高无人车的通行能力,本文提出一种基于点云的高精度地图建图及定位方法,主要内容有:1)设计基于点云关键帧的地图结构,通过点云配准算法在关键帧之间构建位姿图,充分利用点云帧之间的重复观测,使用图优化的方...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外无人车研究现状
        1.2.1 国外无人车研究现状
        1.2.2 国内无人车研究现状
        1.2.3 高精度地图与无人车
    1.3 高精度地图与定位研究现状
        1.3.1 组合导航和地图匹配
        1.3.2 同步定位与构图
        1.3.3 3D环境建模与定位
    1.4 论文研究的主要内容
        1.4.1 本文的研究内容
        1.4.2 本文的组织结构
2 基于关键帧的激光点云建图
    2.1 点云配准
        2.1.1 ICP方法
        2.1.2 NDT方法
    2.2 位姿优化
        2.2.1 贝叶斯滤波
        2.2.2 图优化
    2.3 激光点云建图
        2.3.1 Autoware
        2.3.2 NDT-OM
        2.3.3 Keyframe-based NDT
    2.4 实验结果
        2.4.1 点云匹配对比实验
        2.4.2 建图效果对比实验
    2.5 本章小结
3、基于高度图的回环检测
    3.1 回环检测方法
        3.1.1 基于点云的回环检测
        3.1.2 基于图像的回环检测
    3.2 点云与图像的转换
        3.2.1 深度图
        3.2.2 俯视图
    3.3 基于高度图的回环检测
    3.4 实验结果
        3.4.1 高度图及其灰度校正效果实验
        3.4.2 回环检测算法对比实验
    3.5 本章小结
4 全局优化与定位
    4.1 点云建图全局优化
        4.1.1 全局优化原理
        4.1.2 全局优化策略
    4.2 基于关键帧的高精度定位
        4.2.1 全局定位
        4.2.2 局部定位
    4.3 实验结果
        4.3.1 SVD解算高度图位姿实验
        4.3.2 带有全局优化的建图效果实验
    4.4 本章小结
5 总结展望
    5.1 论文工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
研究生期间参与的科研工作与成果
致谢



本文编号：3828605