一种基于自适应结合CPD和ICP算法的激光扫描建图方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种自动驾驶技术领域的基于自适应结合CPD和ICP算法的激光扫描建图方法及系统，旨在解决现有技术中无法在不同场景结构自适应选择合适的算法来进行点云匹配的问题，其包括将上一帧的特征点云数据与当前帧的特征点云数据进行帧间匹配，在帧间匹配第一次迭代时计算场景特征变量和表面曲率来判断场景结构，根据判断结果决定是否采用CPD算法进行点云的粗配准，将当前帧的特征点云数据与上一帧的特征点云数据进行匹配得到激光里程计数据，对激光里程计数据结合CPD和ICP算法进行配准，通过配准后的点云数据进行车辆位姿的融合与地图的构建。本发明专利技术实现CPD算法和ICP算法的自适应结合，降低计算量和时间消耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于自适应结合cpd和icp算法的激光扫描建图方法及系统，属于自动驾驶。

技术介绍

1、自动驾驶技术正处于蓬勃发展的阶段，激光slam(simultaneous localizationand mapping)技术在自动驾驶领域中扮演着至关重要的角色。激光slam旨在通过使用激光雷达来实现车辆的同时定位和环境地图构建，从而使车辆能够准确地感知周围环境，实现精确定位和路径规划。

2、2014年ji zhang和sanjiv singh提出了基于点到线和点到面的特征匹配的loam(lidar odometry and mapping)算法，使用迭代最近点(icp)算法来进行点云配准。icp算法通过不断迭代优化的方式，将不同帧的点云数据对齐到同一个坐标系下，以实现精确的匹配和融合。然而，icp算法在处理广场、街道等非结构化场景时会因为难以提取可靠稳定的特征而出现退化问题，容易受到噪声、遮挡、表面变化等因素的影响，导致点云匹配困难度增加，定位精度和建图可靠性降低。

3、然而，通过基于变体高斯混合模型的相干点漂移(cpd：c本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应结合CPD和ICP算法的激光扫描建图方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于自适应结合CPD和ICP算法的激光扫描建图方法，其特征在于，对激光雷达数据进行预处理，得到特征点云数据，包括：

3.根据权利要求2所述的基于自适应结合CPD和ICP算法的激光扫描建图方法，其特征在于，对激光雷达数据进行运动去畸变，得到去畸变后的对激光雷达数据进行运动去畸变，得到去畸变后的激光雷达数据，包括：

4.根据权利要求2所述的基于自适应结合CPD和ICP算法的激光扫描建图方法，其特征在于，对去畸变后的激光雷达数据进行离群点去除，得到去除离群...

【技术特征摘要】

1.一种基于自适应结合cpd和icp算法的激光扫描建图方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于自适应结合cpd和icp算法的激光扫描建图方法，其特征在于，对激光雷达数据进行预处理，得到特征点云数据，包括：

3.根据权利要求2所述的基于自适应结合cpd和icp算法的激光扫描建图方法，其特征在于，对激光雷达数据进行运动去畸变，得到去畸变后的对激光雷达数据进行运动去畸变，得到去畸变后的激光雷达数据，包括：

4.根据权利要求2所述的基于自适应结合cpd和icp算法的激光扫描建图方法，其特征在于，对去畸变后的激光雷达数据进行离群点去除，得到去除离群点后的激光雷达数据，包括：

5.根据权利要求2所述的基于自适应结合cpd和icp算法的激光扫描建图方法，其特征在于，对去除离群点后的激光雷达数据进行体素滤波预处理，并对其进行下采样，得到特征点云数据，包括：

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟，叶健峰，张小瑞，郭邦祺，曾豪霆，王煜，段元鹏，沈欣怡，管菲，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：