【技术实现步骤摘要】
一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法和系统
本专利技术涉及一种针对路面车辆的激光点云里程计定位误差的实时修正方法和系统，属于智能网联汽车环境感知领域。
技术介绍
智能网联汽车行驶需对周围环境和自身状态进行准确的感知以支撑后续的决策和控制。而对自身位姿的准确估计也正是智能网联车进行轨迹规划、控制等功能的基础。而基于GPS的被动位姿估计受到卫星信号的限制，难以支撑高级别自动驾驶的全部行驶工况。激光雷达能够直接测得周围环境的距离信息，有着准确的测量精度和较远的测量范围。因此基于激光雷达点云的里程估计广泛用于智能网联汽车的定位系统中。但是基于里程计的位姿估计存在累计误差，也就是长时间工作后轨迹会出现漂移，因此应用在智能网联汽车领域存在着一定局限性。另一方面，由于车辆行驶在路面上，采集的激光雷达点云在垂直路面方向分布不均匀，基于激光雷达点云的里程估计多呈现垂直行驶道路方向的漂移。针对此问题，现有研究的解决方法主要有两种：1、通过检测行驶闭环、引入GPS等绝对定位信息每隔一段时间对轨迹进行修正，但这种方法不能实时得到...
【技术保护点】
1.一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)从装备有激光雷达的智能网联车辆所采集的历史激光点云数据中，提取路面点云并构建经验模型，计算得到模型参数；/n2)采用构建的经验模型及模型参数对智能网联车辆所采集的实时激光点云数据进行实时修正，得到误差消除后的激光点云数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法，其特征在于包括以下步骤：
1)从装备有激光雷达的智能网联车辆所采集的历史激光点云数据中，提取路面点云并构建经验模型，计算得到模型参数；
2)采用构建的经验模型及模型参数对智能网联车辆所采集的实时激光点云数据进行实时修正，得到误差消除后的激光点云数据。
2.如权利要求1所述的一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法，其特征在于：所述步骤1)中，从装备有激光雷达的智能网联车辆所采集的历史激光点云数据中，提取路面点云并构建经验模型，计算得到模型参数，包括以下步骤：
1.1)对历史激光点云数据的畸变规律进行分析，根据分析结果构建经验模型s；
1.2)从历史激光点云数据中提取多帧路面激光点云拟合球面，对拟合球面的球面半径取平均，得到经验模型的模型参数
3.如权利要求2所述的一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法，其特征在于：所述步骤1.1)中，所述经验模型s为：
式中，为经验模型的参数，近似等于|z|＝1处平面点云畸变的曲率半径；d2＝x2+y2，x、y、z为激光雷达坐标系下的坐标。
4.如权利要求2所述的一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法，其特征在于：所述步骤1.2)中，从激光点云数据中提取多帧路面激光点云拟合球面，对拟合球面的球面半径取平均，计算得到经验模型的模型参数的方法，包括以下步骤：
1.2.1)在采集到的激光点云数据中随机抽取m帧激光点云；
1.2.2)对于每一帧激光点云使用平面随机采样一致性方法提取其中属于路面的点{X1，X2，...，Xm}，并根据激光雷达的原始坐标系的z轴与地面垂直方向的差距，判断是否需要进行坐标转换，当需要进行坐标转换时，进入步骤1.2.3)，否则进入步骤1.2.5)；
1.2.3)根据路面的归一化法向量{n1，n2，...，nm}算出平均法向量并根据得到的平均法向量计算得到转换矩阵T，对采集的激光点云数据进行坐标转换，并进入步骤1.2.4)；
1.2.4)使用旋转矩阵T对步骤1.2.2)中提取的各组路面的点{X1，X2，...，Xm}进行坐标转换，求得各组点的平均z值并基于各组点的平均z值在每组点拟合球面，得到每组点的球面半径
1.2.5)根据步骤1.2.2)中提取的各组路面的点{X1，X2，...，Xm}求得每组点的平均值，并在每组点拟合曲面，得到每组点的球面半径；
1.2.6)根据步骤1.2.4)或1.2.5)得到的每组点的球面半径计算得到模型参数
5.如权利要求1所述的一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法，其特征在于：所述步骤1.2.2)中，根据激光雷达的原始坐标系的z轴与地面垂直方向的差距，判断是否需要进行坐标转换的方法，包括以下步骤：对智能网联车辆的激光雷达的原始坐标系的z轴与地面垂直方向的夹角进行判断，如果智能网联车辆的激光雷达的原始坐标系的z轴与地面垂直方向的夹角...
【专利技术属性】
技术研发人员：江昆，杨殿阁，杨蒙蒙，张晓龙，王云龙，于伟光，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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