【技术实现步骤摘要】
一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法
[0001]本专利技术涉及激光点云匹配方法,具体涉及一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法。
技术介绍
[0002]即时定位与建图技术(SLAM)中的点云匹配是关键技术,理论上如果匹配不存在误差,那么只需要激光点云的变化就可以估计出精确的位姿。但是,实际环境复杂,由于存在激光有噪声、算法不够精准等因素,导致激光点云的匹配存在累积误差,甚至很大可能在某一时间出现匹配错误的情况,进而导致定位失败或者位姿跳变。
[0003]2D激光点云匹配中最难解决的是长廊问题,如果是严格的长廊环境,单纯用激光匹配理论上是无解的,需要借用一些其他辅助的传感器进行测量与矫正。还有一种类似长廊的环境,不是严格的长廊环境,在某一方向上点云点数过少,如果另一方向接近于对称,那么很容易造成匹配失败或者匹配出错误的变换,所以需要对匹配算法进行精度和鲁棒性的优化,使得2D激光匹配算法具备普遍的环境适应性和准确性,同时我们还需要了解匹配可靠度,所以还需要提供匹配后的可靠度评价,以便记录当前估计位姿的误差状态 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、将激光原始点云转换到激光坐标系的极坐标系下,并对平行于激光行进方向以及垂直于激光行进方向的点云进行分割;S2、统计各特征的点云数量,并根据特征影响度进行点云权重评估;S3、对点云进行粗匹配,估计初步角度旋转量,并验证初步角度旋转量是否可用;S4、如果初步角度旋转量可用,则进行点云定向特征精匹配与优化,否则对初步角度旋转量进行初始化;S5、对匹配质量进行评估。2.根据权利要求1所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:S1中对垂直于激光行进方向以及平行于激光行进方向的点云进行分割,包括:计算平行于激光行进方向点云,以及垂直于激光行进方向点云距离雷达的距离,并在距离阈值内对点云进行搜索,在平行于激光行进方向得到符合条件的点特征为特征A1、特征A2,在垂直于激光行进方向得到符合条件的点特征为特征B1、特征B2,剩余所有点云的点特征记为特征C。3.根据权利要求2所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:所述平行于激光行进方向点云的索引值包括Index1、Index2,所述垂直于激光行进方向点云的索引值包括Index3、Index4,按照下式计算:Index1=(θw
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π/2)*180/π/(360/2400);Index2=(θw+π/2)*180/π/(360/2400);Index3=(θw)*180/π/(360/2400);Index4=(θw+π)*180/π/(360/2400);其中,Index1为右侧平行于激光行进方向点云的索引值,Index2为左侧平行于激光行进方向点云的索引值,Index3为上侧垂直于激光行进方向点云的索引值,Index4为下侧垂直于激光行进方向点云的索引值。4.根据权利要求2所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,其特征在于:S2中统计各特征的点云数量,并根据特征影响度进行点云权重评估,包括:平行于激光行进方向的点云数量为numA(A1+A2),垂直于激光行进方向的点云数量为numB(B1+B2),未分类特征的点云数量为numC,则设定点云权重为:Wa∶Wb∶Wc=1∶(k*numA)∶numB;其中,Wa为特征A1、特征A2的点云权重,Wb为特征B1、特征B2的点云权重,Wc为特征C的点云权重,k根据实际需要进行调整;特征A1、特征A2为平行于激光行进方向的点云,平移权重需要放低;特征B1、特征B2为垂直于激光行进方向的点云,平移权重需要提高;特征C是一些未分类的点,不需要额外附加权重。5.根据权利要求4所述的高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法,...
【专利技术属性】
技术研发人员:姜跃君,张启富,
申请(专利权)人:意欧斯物流科技上海有限公司,
类型:发明
国别省市:
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