基于三维激光雷达的室外环境定位算法研究

发布时间：2021-04-27 19:13

　　针对使用激光雷达进行室外定位的问题,提出一种基于三维立体激光视觉的特征匹配定位算法,以提高激光视觉在室外环境的位置特征可靠性和定位精度。该算法首先从原始点云数据中提取三维视觉的物类信息;再对提取的物体类进行特征提取,根据其个体特征进行分类并剔除非地标类,根据与相邻类的位置关系提取群体特征;最后通过与特征地图进行匹配实现全局定位。通过数据集仿真验证,该算法能够准确地提取有效类和位置特征,平均每帧的类提取率达到90%以上,对95%以上的场景都能成功定位,且定位误差不随地图范围增大而积累,具有稳定的定位性能和较高的定位精度。 

【文章来源】：激光与红外. 2020,50(03)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 引 言
2 基于三维激光视觉的室外定位算法
    2.1 基于三维视觉的物类提取算法
    2.2 基于个体特征的物类分类
    2.3 基于群体特征的位置描述
    2.4 基于特征的匹配定位
3 仿真与分析
4 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RANSAC三维点云的平面提取算法[J]. 苏云龙,平雪良,李楠.  激光与红外. 2019(06)
[2]激光雷达在无人车辆中的应用及关键技术分析[J]. 王会,罗涛,陆培源.  激光与红外. 2018(12)
[3]基于切片采样和质心距直方图特征的室外大场景三维点云分类[J]. 佟国峰,杜宪策,李勇,陈槐嵘,张庆春.  中国激光. 2018(10)
[4]VDBSCAN:变密度聚类算法[J]. 周董,刘鹏.  计算机工程与应用. 2009(11)

硕士论文
[1]室外无人车自主导航方法研究[D]. 张高明.浙江大学 2017



本文编号：3164011