一种基于IMU/DVL/激光雷达的无人船的导航方法技术

本发明专利技术涉及一种基于IMU/DVL/激光雷达的无人船的导航方法，利用IMU预处理后的激光雷达数据进行点云聚类分割、特征提取，再构建边缘点到直线以及平面点到平面的约束，之后考虑在环境特征不足的场景下，根据DVL输出的速度信息构建平移约束，最后利用约束进行非线性优化，进行点云配准，即得到位姿增量。这样的匹配算法可以使SLAM系统在减少运算量的基础上，能够有效适应点云特征稀疏的环境，提高SLAM系统的鲁棒性与稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于点云匹配，涉及一种基于imu(inertial measurementunit)/dv(doppler velocity log)l/激光雷达的无人船的导航方法。

技术介绍

1、无人船在海洋资源的探索利用中发挥着举足轻重的作用，而在其工作过程中复杂的水面环境会对无人船导航定位水平提出更高要求，通常情况下无人船的导航定位是依靠激光slam(simultaneous localization and mapping)系统，但是传统激光slam系统适用于陆地并且特征点比较丰富的场景，在水面这种特征点少并且宽阔的场景下，系统容易发生退化，进而影响无人船的导航与定位精度。为了保障系统在水面环境下能稳定运行，对传统激光slam系统的传感器方案和点云匹配方法进行改进是很有必要的。

2、现有技术中，通常只使用一种传感器，并且使用icp(iterative closest point)算法，通过点与点之间进行匹配，再不断迭代来实现最佳点云匹配。

3、但在无人船实际工作过程中，单一传感器必定会带来极大的误差，另外，icp会出现许多问题：首本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于IMU/DVL/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于步骤如下：

2.根据权利要求1所述基于IMU/DVL/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述k为30。

3.根据权利要求1所述基于IMU/DVL/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述分割为地面点和非地面点云数据竖直维度特性判断出地面点和非地面点，竖直方向扫描范围在[-15°,-1°]的扫描线上为地面点。

4.根据权利要求1所述基于IMU/DVL/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述m个雷达特征点为10。

5.根据权利要求1所述基于IMU/DVL/激光雷达...

【技术特征摘要】

1.一种基于imu/dvl/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于步骤如下：

2.根据权利要求1所述基于imu/dvl/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述k为30。

3.根据权利要求1所述基于imu/dvl/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述分割为地面点和非地面点云数据竖直维度特性判断出地面点和非地面点，竖直方向扫描范围在[-15°,-1°]的扫描线上为地面点。

4.根据权利要求1所述基于imu/dvl/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述m个雷达特征点为10。

5.根据权利要求1所述基于imu/dvl/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述雷达点云平滑度：其中，c表示雷达点云平滑度，|s|表示扫描点云集合，ri和rj表示为第i个和第j个雷达点云与激光雷达坐标原点的欧氏距离。

6.根据权利要求1所述基于imu/dvl/激光雷达的无人船的导航方法，其特征在于：所述边缘特征点匹配：在t时刻从fe中选取一个边缘特征点pi，在t-1时刻从边缘特征集合fme中选取与点pi空间距离最近的点pj，从边缘特征集合fme中选取和点pj相邻扫描线中空间距离最近的点pl，定义被选取的三个点为{pi∈fe,pj∈fme,pl∈fme}，三个点的坐标表示为

7.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张福斌，周一鑫，潘光，高剑，彭星光，陈依民，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：