基于多传感器融合的稳定建图定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于多传感器融合的稳定建图定位方法及系统，方法包括：采集激光雷达、IMU、双目相机和车辆里程计原始数据，进行时空同步；对激光雷达的数据进行预处理，然后进行特征提取，与局部地图中的点云进行匹配，构建雷达定位结果；对IMU的信息进行预积分处理；对双目相机视觉图像信息进行特征提取并进行光流跟踪，然后进行退化检测，构建视觉跟踪定位结果；对车辆里程计进行车辆滑移检测；将雷达定位结果、视觉跟踪定位结果分别与IMU的预积分处理结果融合，然后进行回环检测，在因子图中联合优化，得到关键帧，使用关键帧对点云地图进行更新；本发明专利技术的优点在于：在复杂环境下稳定、准确地进行定位和建图。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人车自动驾驶稳定建图领域，具体涉及基于多传感器融合的稳定建图定位方法及系统。

技术介绍

1、激光slam(simultaneous localization and mapping，同时定位与地图构建)是一种通过构建环境地图并利用该地图进行自我定位的技术。它通过激光雷达获取环境信息，并使用特定的算法来构建地图并估计自身的位置。激光slam技术在无人驾驶、机器人等领域得到了广泛应用。在低光照、长直走廊、隧道等退化环境下，激光slam的定位和建图性能可能会受到影响。具体来说，这些环境可能存在以下问题：(1)缺乏足够的反射点或反射强度：在低光照或隧道等环境中，由于光线条件较差，激光雷达可能无法获取足够的反射点或反射强度，导致构建的地图质量下降，影响定位和建图的准确性。(2)单一的几何特征：在长直走廊等环境中，可能存在单一的几何特征，如长墙或重复的标志物。这种情况下，激光slam算法可能会陷入局部最优解，导致定位和建图的误差累积。(3)动态环境变化：在无人驾驶等应用场景中，环境中的动态变化也可能对激光slam的性能产生影响。例如，其他车辆或行人的突本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤一包括：

3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤二中地面点分割，包括：

4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤二中激光雷达退化检测，包括：

5.根据权利要求4所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤二中激光雷达退化检测，还包括：

6.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的稳定建图...

【技术特征摘要】

1.基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤一包括：

3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤二中地面点分割，包括：

4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤二中激光雷达退化检测，包括：

5.根据权利要求4所述的基于多传感器融合的稳定建图定位方法，其特征在于，所述步骤二中激光雷达退化检测，...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁斌，刘厚德，刘金明，韦邦国，兰斌，梁论飞，
申请(专利权)人：江淮前沿技术协同创新中心，
类型：发明
国别省市：