【技术实现步骤摘要】
室内外一体无人驾驶导航方法
[0001]本专利技术涉及无人驾驶
，具体为室内外一体无人驾驶导航方法。
技术介绍
[0002]随着移动网络技术的发展，5G网络的低时延高可靠性使得远程控制无人驾驶装置，如无人机、无人车等成为可能，利用广泛覆盖的移动网络，远程操控无人飞行器将具有更高可靠性，航线设计将更实时、灵活及简易。
[0003]室内外一体的无人驾驶导航技术为了更加契合5G网联车的发展技术要求，解决在建筑密集区域、卫星导航信号较弱区域、室内外交叉区域网联车无法定位导航等的问题，完善和满足各个领域的无人驾驶车需求为出发点，开展基于弱信号场景无人驾驶车机器人项目，打造由公开场景到弱信号场景于一体的全体系智能定位驾驶导航技术，本专利技术提出了室内外一体无人驾驶导航方法用于改善上述问题，进一步推进5G网联车的无人驾驶导航技术的发展。
技术实现思路
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提出了室内外一体无人驾驶导航方法，有效解决了解决在建筑密集区域、卫星导航信号较弱区域、室内外交叉区域5G网联车无法定位...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.室内外一体无人驾驶导航方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：多线激光雷达点云3D建图：无人驾驶车机器人内安装有SLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，所述SLAM与无人驾驶机器车机器人自身安装的多线激光雷达连接，扫描未知环境下的路况，并通过SLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，实现多线激光雷达点云3D建图；S2：深度摄像头点云3D建图：无人驾驶车机器人内还安装有VSLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，所述VSLAM与无人驾驶车机器人自身安装的深度摄像头连接，扫描未知环境下的路况，并通过VSLAM、GIS或地图运行商提供的地图接口，实现深度摄像头点云3D建图；S3：3D图融合：对多线激光雷达计算出的实际位置、深度摄像头的计算出的实际位置、里程计推算出的实际位置进行融合，实现深度摄像头点云3D图和多线激光雷达点云3D图的融合，根据各种情况下的占比计算出无人驾驶车辆的实际位置；S4：无人车导航开始：无人驾驶车机器人获取到周边区域的详细地图时，并且在收到启动信号后，无人驾驶车机器人开始按照详细地图导航前进；S4：判断是否有RTK、GPS信号可以高精度定位：在没有GPS、RTK的情况下，即没有高精度融合定位信号的情况下：(1)无人驾驶车辆通过多线激光雷达扫描周边区域和地图进行对比判断车辆的当前位置；(2)无人驾驶车辆通过深度摄像头点云数据比对地图数据判断识别车辆当前位置；(3)编码器实时获取当前的轮速信息数据传输给边缘计算终端设备；(4)陀螺仪输出当前的角度、速度信息数据传输给边缘计算终端设备；(5)对编码器速度数据、陀螺仪角度数据进行积分计算车辆行驶的状态，推算出无人驾驶车辆当前位置；(6)对多线激光雷达计算出的实际位置、深度摄像头的计算出的实际位置、里程计推算出的实际位置进行融合，根据各种情况下的占比计算出无人驾驶车辆的实际位置；在有GPS、RTK的情况下，即有高精度融合定位信号的情况下并且建立了3D地图：(1)无人驾驶车辆通过多线激光雷达扫描周边区域和地图进行对比判断车辆的当前位置；(2)无人驾驶车辆通过深度摄像头点云数据比对地图数据判断识别车辆当前位置；(3)编码器实时获取当前的轮速信息数据传输给边缘计算终端设备；(4)陀螺仪输出当前的角度、速度信息数据传输给边缘计算终端设备；(5)对编码器速度数据、陀螺仪角度数据进行积分计算车辆行驶的状态，推算出无人驾驶车辆当前位置；(6)对多线激光雷达计算出的实际位置、深度摄像头的计算出的实际位置、里程计推算出的实际位置进行融合，根据各种情况下的占比计算出无人驾驶车辆的实际位置；(7)通过GPS、RTK高精度定位通过GIS地图系统映射到通过VSLAM建图的地图上，实时对上述感知计算推导出的位置进行实时校准，此时的位置信息也是最准确的，
在有GPS、RTK的情况下，即有高精度融合定位信号的情况下但没有建立3D地图：(1)在没有建立地图的区域，通过GPS、...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明民，周晓宇，陈传飞，薛巨峰，范东睿，
申请(专利权)人：盐城中科高通量计算研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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