【技术实现步骤摘要】
一种顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法及系统
本专利技术涉及AB测试的
，特别是一种顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法及系统。
技术介绍
准确的位姿估计是移动机器人定位与导航的关键技术，它能够计算出机器人的位置和姿态信息，为机器人的实时控制、决策和路径规划提供重要保障。SLAM技术能够实现移动机器人在未知环境中的自我运动估计即“定位”，同时建立周围环境地图。按照搭载传感器的不同，SLAM技术可大致分为激光SLAM和视觉SLAM两大类[1]。基于3D激光雷达的SLAM技术无需GNSS信号，可直接获取空间三维信息，不受光照变化影响、不存在尺度漂移现象，同时无需预先布置场景，可融合多传感器生成便于导航的环境地图，因此成为目前定位方案中不可或缺的新技术[2]。另外，仅依靠3D激光SLAM进行位姿估计存在诸多局限，输出位姿的频率过低，且随着行驶距离增加，会产生较大的累计误差，不能满足机器人快速定位与导航的需求。而微机电(MicroElectroMechanicalSystem，MEMS)惯导成...
【技术保护点】
1.一种顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法，包括数据预处理，其特征在于，还包括以下步骤：/n步骤1：顾及动态障碍物的特征提取；/n步骤2：进行激光点云帧间匹配和ESKF数据融合；/n步骤3：利用帧与局部地图进行精细点云匹配，优化激光里程计的位姿，建立全局的3D点云地图。/n
【技术特征摘要】
1.一种顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法，包括数据预处理，其特征在于，还包括以下步骤：
步骤1：顾及动态障碍物的特征提取；
步骤2：进行激光点云帧间匹配和ESKF数据融合；
步骤3：利用帧与局部地图进行精细点云匹配，优化激光里程计的位姿，建立全局的3D点云地图。
2.如权利要求1所述的顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法，其特征在于，所述数据预处理是指通过高频的MEMS惯导辅助激光雷达，对每一帧内的所有激光点云进行畸变补偿校正。
3.如权利要求2所述的顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法，其特征在于，所述畸变补偿校正的方法包括以下子步骤：
步骤01：首先找到与当前激光点的时间戳tcurr最接近的时间戳tk和tk+1的连续惯导测量值；
步骤02：通过惯导积分过程，分别得到惯导在时间k和时间k+1的世界坐标系w中的状态，公式为：
其中，p表示位置，u表示速度，θ表示角向量，x表示x轴朝向，y表示y轴朝向，z表示z轴朝向；
步骤03：将世界坐标系W定义为起始惯导坐标系，可利用时间因子线性插值来确定惯导在时刻tcurr在世界坐标系中的状态公式为
其中，ratio1和ratio2为时间插值因子，tk表示k时刻的时间戳，tk+1表示k+1时刻的时间戳；
步骤04：利用和能够得到当前激光点和起始激光点所对应惯导的位置和惯导的速度在起始激光点坐标中得到每个激光点的运动畸变量，公式为
其中，表示激光雷达当前帧起始点坐标系与世界坐标系之间的变换矩阵，i表示一帧点云数据中每个点占据一帧扫描周期的时间，表示当前激光点所对应的惯导在世界坐标系下的状态，表示起始激光点所对应的惯导在世界坐标系下的状态。
4.如权利要求1所述的顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法，其特征在于，所述步骤1包括剔除道路环境中的动态障碍物，并从静态点云中提取特征点，所述特征点包括地面特征点、非地面线特征点和非地面表面特征点。
5.如权利要求4所述的顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法，其特征在于，所述动态障碍物的剔除方法为提取地面点云，对剩余的非地面点云进行目标分割并聚类，将小于设定尺寸的目标剔除。
6.如权利要求5所述的顾及动态障碍物的激光雷达惯导里程计与建图方法，其特征在于，所述地面点云的提取方法为采用基于深度图像的角度分割方式提取地面点，将每一帧内的激光点云投影为深度图像，将无序杂乱的非结构化点云数据转化成有组织的点云数据；深度图像中的行数r由...
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