基于地磁信号与激光雷达融合的定位与建图研究

发布时间：2024-03-06 22:55

　　基于高精地图和定位的决策体系是目前自动驾驶行业最可行的技术路线,而同时定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)是自动驾驶获取高精地图与定位的关键技术。本文基于激光SLAM算法,提出了一种地磁序列搜索与激光点云匹配相结合的闭环检测算法。针对传统激光SLAM在激光光束干扰环境以及在结构相似度高的环境中,容易发生的闭环误检测从而造成错误建图与定位的现象。本文试图采用地磁序列搜索与激光点云匹配相结合的闭环检测算法来解决上述问题,通过在闭环检测环节加入地磁匹配算法对候选闭环检测位姿节点集进一步筛选,降低了激光闭环检测方法中因局部相似度高而引发误检的情况,并对此干扰环境中的闭环误检测、错误定位与建图失真等现象进行修正。传统激光SLAM算法与本文提出的地磁与激光融合SLAM算法进行定位与建图效果对比实验结果表明,本文提出的算法建图在匹配的速度和准确率上都有明显的提升,能有效地解决激光SLAM闭环检测算法在面对干扰时的闭环误检情况,以及建图与定位失真现象。最后对算法运行速度、效率优化、稳定性三方面进行定性实验分析。实验结果显示闭环检测速度提升了...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1驰援武汉抗击疫情的无人配送车

情发酵，物流末端用户出于对交叉感染的担忧，提出了“无接触”的新需求。无人配送从可选项逐渐转变为必选项，低速无人驾驶汽车成了最后一公里的运输新方式[2]。习近平总书记在统筹推进疫情防控和经济社会发展工作部署会议上指出，本次新冠疫情对低速无人驾驶产业发展既是机遇也是挑战，无人配送、智....

图1.2常见闭环误检测

基于地磁信号与激光点云融合的定位与建图研究82.场景中反射率过低的物体，比如黑色吸光墙面，家具等。3.场景中存在玻璃对激光光束长生透射现象的物体，如图1.2（b）所示。4.场景中存在镜子、不锈钢等对激光光束产生镜面反射物体。对于空间相似性高的环境，低线束的激光雷达对环境特征的表达....

图2.1激光SLAM理论框架

基于地磁信号与激光点云融合的定位与建图研究12比较准确、点云的处理容易、在光照变化明显的环境中运行稳定等特点，因此激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。2.1.1激光SLAM框架激光SLAM框架分为前端扫描匹配、后端优化、闭环检测、点云地图构建四个核心模块，如图2.1所....

图2.2ICP及其变种算法流程图

基于地磁信号与激光点云融合的定位与建图研究14由于每一次的匹配都有[,1,1]的误差增量，所以随着匹配数量的上升，累计误差随即增加。综上阐述点云匹配的误差模型的建立的过程。2.1.3激光点云扫描匹配目前主流激光SLAM的扫描匹配算法主要有：迭代最近邻（IterativeClose....

本文编号：3920999