一种基于自适应关键帧选取、精化预积分改进和融合定位方法技术

本发明专利技术提供一种基于自适应关键帧选取、精化预积分改进和融合定位方法。其中，该关键帧选取方法包括获取LiDAR点云帧数据；针对当前帧点云，利用NDT点云匹配算法得到第一位姿估算结果，利用IMU预积分法得到第二位姿估算结果；计算第一位姿估算结果和第二位姿估算结果之间的姿态差，若姿态差小于三倍标准差，则继续下一步骤；反之，则表示当前点云帧为非关键帧；若判断获知前一坐标系到当前坐标系的欧几里得距离的变化量大于给定距离阈值，或者，前一坐标系到当前坐标系的欧拉角的变化量大于给定角度阈值，则表示当前点云帧为关键帧。本发明专利技术可以克服复杂的转弯场景下关键帧选取的不足。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及导航定位，尤其涉及一种基于自适应关键帧选取、精化预积分改进和融合定位方法。

技术介绍

1、全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)、惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)和激光雷达(light detection and ranging，lidar)融合框架分为前端组件、后端组件和闭环检测。在前端融合过程中，通过提取关键帧来保证效率和准确性，同时消除了多重线性化带来的计算冗余和雅可比矩阵的大维数，因此关键帧的适当选择至关重要。2019年，koideet等人提出基于欧几里得距离选择关键帧。然而，在姿态发生重大变化的情况下，关键帧将会丢失，导致定位性能下降。lio-sam中的关键帧选择必须满足欧氏距离和欧拉角的同时变化，在直线运动的条件下，关键帧的提取将是无效的。因此，在短时间内发生重大姿态变化的情况下，现有方法容易忽略关键帧，导致累积误差较大，定位精度下降，闭环检测不准确。

2、在后端，需要imu预积分来解决高达几百hz的imu频率导致的采本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自适应LiDAR关键帧选取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种自适应LiDAR关键帧选取方法，其特征在于，步骤3中，按照下式计算第一位姿估算结果和第二位姿估算结果之间的姿态差：

3.根据权利要求1所述的一种自适应LiDAR关键帧选取方法，其特征在于，步骤4中，具体包括：

4.一种精化预积分改进方法，其特征在于，在对相邻的两个关键帧进行IMU预积分时，引入由载体运动和地球自转引起的科里奥力加速度以及由载体运动引起的向心加速度，构建精化预积分模型，所述精化预积分模型包括IMU运动学方程、精化预积分方程和精化预积分的残差；其中，关键...

【技术特征摘要】

1.一种自适应lidar关键帧选取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种自适应lidar关键帧选取方法，其特征在于，步骤3中，按照下式计算第一位姿估算结果和第二位姿估算结果之间的姿态差：

3.根据权利要求1所述的一种自适应lidar关键帧选取方法，其特征在于，步骤4中，具体包括：

4.一种精化预积分改进方法，其特征在于，在对相邻的两个关键帧进行imu预积分时，引入由载体运动和地球自转引起的科里奥力加速度以及由载体运动引起的向心加速度，构建精化预积分模型，所述精化预积分模...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵冬青，李林阳，郭文卓，马丽君，赖路广，樊文哲，李雄庆，袁俊俨，程振豪，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：