一种基于固定路线下的特征地图匹配与GPS定位信息融合方法技术

本发明专利技术涉及一种基于固定路线下的特征地图匹配与GPS定位信息融合，包括：获取已知路线的地图并进行储存，加载特征地图进行匹配定位。本发明专利技术是融合了激光雷达里程计和融合惯导姿态信息，达到了提高激光雷达里程计的定位精度、稳定性，以及实现在卫星受到干扰甚至无卫星信号环境下无人车辆导航定位的综合应用。在不同平台间通用性好，提升智能车辆在行驶工况突变时的快速识别和反应调整能力，在无人驾驶领域具有广泛的使用前景。领域具有广泛的使用前景。领域具有广泛的使用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于固定路线下的特征地图匹配与GPS定位信息融合方法


[0001]本专利技术涉及无人车领域，是一种基于固定路线下的特征地图匹配与 GPS定位信息融合的新型定位方法。

技术介绍

[0002]车辆定位技术是无人驾驶系统的重要组成，目前比较常用的定位方法是融合GNSS(全球导航卫星系统)的惯性导航定位系统，但其对卫星信号的依赖较大，在卫星信号较弱的环境，难以提供稳定精确的定位信息。 SLAM(同时定位与地图创建)技术则可以仅依靠感知传感器获取的周围环境信息来进行位姿估计，在卫星信号受到干扰的环境可以起到必要的补充定位作用。使用基于三维激光雷达的车辆定位方法，可以在卫星信号受到干扰甚至完全无卫星信号的环境仍能进行车辆的全局定位导航。与基于视觉的定位方法相比，激光雷达不受光线明暗变化的影响，有更强的环境适应性。融合惯导的姿态信息，将激光雷达SLAM的高位移精度与惯导低姿态漂移的特性相结合，从而较大程度地提高了算法的定位精度。最后为了满足无卫星信号环境下车辆全局导航定位的需求，研究了离线特征地图匹配定位方法，并与融合惯导后的激光雷达里程计算法相结合，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种固定路线下的特征地图匹配与GPS定位信息融合的实现方法的具体步骤如下：1、获取较高精度特征地图：使用地图采集车采集较高精度的特征地图2、匹配定位该发明融合了惯导的姿态信息，将激光雷达SLAM的高位移精度与惯导低姿态漂移的特性相结合进行定位，实现了在GPS信号较差的时候为无人车进行导航3、在2中，匹配定位可以用到的定位硬件是视觉传感器和激光雷达，与基于视觉的定位方法相比，激光雷达不受光线明暗变化的影响，有更强的环境适应性，能提供更广范围内的定位服务。4、使用了CPFG(Closet Probability and Feature Grid，最近邻概率特征栅格)算法，一种基于特征概率栅格地图的激光雷达SLAM算法。该算法利用三维激光雷达数据，实时创建和更新线、面及高斯分布特征以及占据概率的栅格地图，并结合鲁棒化后的马氏距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐建永，叶佳楠，张哲华，龚建伟，陈慧岩，熊光明，吴绍斌，
申请(专利权)人：北理慧动北京科技有限公司北京理工大学，
类型：发明
国别省市：