一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法，使用GPS和IMU传感器实现在点云地图中的粗定位，根据激光点云配准的匹配度优化得到精确的初始定位，然后使用IMU和激光雷达相融合的方法实现高性能的实时定位。本发明专利技术的多传感器数据的相互融合有效提高了自主定位的精度和实时性。定位的精度和实时性。定位的精度和实时性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法


[0001]本专利技术涉及测量；测试的
，属于自动驾驶领域，特别涉及一种在点云地图下的基于多传感器融合的无人车自主定位方法。

技术介绍

[0002]无人驾驶车辆是利用车载传感系统来感知车辆周围环境、自行规划路线控制车辆成功抵达目的地的自主移动平台，通常装有全球定位系统(GPS)、惯性传感器(IMU)与多线激光雷达等车载传感器。无人驾驶车辆具有感知、决策、控制三大功能模块，其中定位模块是感知模块中的最上层子模块，是整个无人驾驶系统的基础。
[0003]申请号为201911299726.9的专利技术专利“一种定位初始化方法和装置、定位方法和装置及移动装置”提出围绕初始点确定搜索点，使用多线程实现激光雷达点云与全局点云地图的配准，对匹配的结果得分进行排序得到最优位姿。但在实际的应用中，若激光雷达启动时的位姿与给定的初始点相差较远，无法得到正确的配准。
[0004]申请号为201911015902.1的专利技术专利“利用半径搜索优化激光雷达定位的方法”提出利用多线程编程方案，以输入GPS坐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法，其特征在于：所述方法以GPS和IMU传感器实现无人车在点云地图中的粗定位，根据激光点云配准的匹配度优化得到精确的无人车初始定位，使用IMU传感器和激光雷达相融合完成无人车的实时定位。2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：基于GPS，以GPS传感器数据为无人车启动时的全局定位；步骤2：基于IMU传感器，获取无人车的偏航角；步骤3：对全局定位与点云地图进行标定，获得旋转矩阵R和平移向量t；步骤4：获取全局定位至点云地图的精定位；步骤5：在激光雷达数据帧间使用IMU积分定位，作为下一帧点云配准的初值，点云配准成功后更新无人车的姿态和速度，给IMU积分定位使用；步骤6：动态加载点云地图，实现无人车自主定位。3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法，其特征在于：所述步骤1中，以式(1)把无人车的经纬度数据转换为直角坐标数据x和y，其中，GPS坐标系原点的经度、纬度和海拔高度为OrgLong、OrgLat和OrgAlt，当前GPS传感器数据对应的无人车的经度、纬度和海拔高度为long、lat和alt，地球半径为r，地球偏心率为e，Re0和Re1分别为原点和当前的地球椭球体的曲率半径，原点和当前的地心的坐标分别为(x0,y0,z0)和(x1,y1,z1)。4.根据权利要求2所述的一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法，其特征在于：所述步骤2中，以式(2)计算无人车的偏航角y，其中，IMU传感器数据中的俯仰角为p，横滚角为r，三轴磁力计分别为mag_x、mag_y和
mag_z。5.根据权利要求2所述的一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法，其特征在于：所述步骤3中，人工设置初始位姿，使用NDT配准的位姿作为实际值，以式(3)通过求解最小二乘得到旋转矩阵R和平移向量t，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱威，滕帆，杨世博，何德峰，郑雅羽，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：