融合速度估计与里程计位姿的扫描匹配改进算法

发布时间：2021-08-17 00:57

　　为改进低帧率激光雷达在扫描匹配中的扫描畸变问题,提出了融合速度估计与里程计位姿估计的扫描匹配改进算法。首先以迭代最邻近点匹配为基础算法,分析了现有算法的问题所在。其次对扫描畸变问题展开分析,运用里程计位姿估计对激光位姿进行分段位姿估计。通过对分段内激光点进行速度估计,进一步确定激光点位姿。给出了具体的算法原理,并进行了仿真实验和具体的对比实验。仿真结果与实际实验结果表明,本文算法在匹配精度上优于ICP算法及VICP算法。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(28)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

ICP算法流程

以图2所示环境为例,A为机器人捕获第i帧数据的初始位姿,当机器人完成第i帧数据的捕获,进行i+1帧数据扫描时,机器人移动到B点所示位置,那么,从A点到B点的过程机器人恰好完成了一帧数据的捕获,在这个过程中,激光雷达会向图示环境发射离散的激光束,假设机器人在A点发射了第i束激光束,而在途中的C点发射了第i帧激光中的第j束激光束。当机器人捕获一帧数据时,机器人会将这一帧数据打包进行处理,也就是说,机器人捕获一帧数据的过程中,会认为其自身位姿未发生变化,但正如上面的情况所述,机器人在捕获一帧环境数据时,它的自身位姿实际上产生了运动变化。机器人完成一帧数据捕获后对第i帧数据进行打包处理时,认为第j束激光束发生时其位姿仍为A点,最终造成环境畸变,如图3所示。

当机器人捕获一帧数据时,机器人会将这一帧数据打包进行处理,也就是说,机器人捕获一帧数据的过程中,会认为其自身位姿未发生变化,但正如上面的情况所述,机器人在捕获一帧环境数据时,它的自身位姿实际上产生了运动变化。机器人完成一帧数据捕获后对第i帧数据进行打包处理时,认为第j束激光束发生时其位姿仍为A点,最终造成环境畸变,如图3所示。假设一帧激光中,Xi是ti时刻的激光点集。同样,Xi-1是ti-1时刻的激光点集。Xi与Xi-1两帧激光间的时间间隔为t。每帧激光都拥有局部坐标系,可用坐标变化Ti表示Xi点集对应的坐标变换。因此,从Xi到Xi-1之间的相对坐标变换可表示为T-1i-1Ti 。那么Xi与Xi-1点集间的对应关系为


本文编号：3346736