【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于导航定位，特别涉及一种动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法和装置。
技术介绍
1、精确的定位信息是无人机自主运行的重要前提之一。惯性/卫星组合导航是无人机常用的定位方式，然而卫星信号易受高楼和树木遮挡，且在室内环境下无法使用，此时仅依靠惯性传感器定位误差会迅速增大，最终影响到无人机的自主运行。激光雷达作为一种主动式传感器，不易受环境影响，通过将激光雷达点云与先验地图进行匹配，可以在卫星拒止的情况下得到绝对定位结果。
2、传统的激光雷达点云匹配算法基于静态假设(两幅点云的重叠部分可以一一对应)，当环境中存在较多动态物体(例如行人和车辆)，或环境相对于先验地图发生较大改变时，点云之间的错误匹配会导致匹配精度降低。同时，在结构退化环境(例如长隧道和空旷环境)，点云匹配无法约束所有的自由度，会导致解算出错误的位姿。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，提供一种动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法和装置，能够提高场景变化时无人机定位的精度和鲁棒性。
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【技术保护点】
1.一种动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，步骤1中，将先验地图体素化，并对每个体素内的点云进行欧式聚类，得到高斯混合模型的迭代初值。
3.如权利要求2所述的动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，步骤1中，根据聚类结果通过EM算法求解体素对应的高斯混合模型。
4.如权利要求3所述的动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，步骤3中，基于ESKF的前向预测算法、基于ESKF的激光雷达量测更新算法和基于ESKF的状态...
【技术特征摘要】
1.一种动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，步骤1中，将先验地图体素化，并对每个体素内的点云进行欧式聚类，得到高斯混合模型的迭代初值。
3.如权利要求2所述的动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，步骤1中，根据聚类结果通过em算法求解体素对应的高斯混合模型。
4.如权利要求3所述的动态场景下的激光雷达鲁棒融合定位方法，其特征在于，步骤3中，基于eskf的前向预测算法、基于eskf的激光雷达量测更新算法和基于eskf的状态更新算法，实现imu和激光雷达的紧耦合。...
【专利技术属性】
技术研发人员：石昌俊，吕品，蔡小飞，沙建东，蔡放，
申请(专利权)人：南京森思科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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