【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光雷达位姿估计，尤其涉及一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法。
技术介绍
1、面对危险复杂的地下环境，人们希望利用机器人技术为地下资源勘探、矿井生产数字化管理和地下军事行动等领域带来一场技术革新，以减少地下任务中的人员伤亡。随着全自主移动机器人应用场景越来越广泛，机器人技术也面临更大的挑战。实时定位与建图(slam)是自主移动机器人在未知环境中执行任务的关键技术，而在地下环境中部署一套精确鲁棒的slam系统仍然十分困难。多传感器异步数据的融合、设计在广泛场景中能够可靠检测和匹配的特征、构建合理的优化框架等模块设计是决定slam系统性能的关键。目前，大多数slam方法更多关注于处理一般场景，而在无gps信号、传感器视野受限、移动平台抖动剧烈、特征严重退化等挑战的地下环境中位姿估计精度下降，甚至是系统失效。
2、在多传感器融合slam系统中，通过前后两帧传感器数据进行数据关联，构建关于两帧时刻机器人位姿变换的代价函数，从而求解当前帧时刻到上一帧时刻(或全局坐标系)的机器人相对位姿变换。然后，利用估计的姿态将当前...
【技术保护点】
1.一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，在所述体素化过程中，记录每个网格中点云数量，一个体素中至少包含七个点的情景下，进行计算体素中点云形状参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，每个体素以其内部点的平均测量时间标记该体素的时间，若一个体素中的点的平均测量时间晚于该体素中最早被测量的点的时间，表明这些点不包含于该体素中。
4.根据权利要求2所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，在所述体素化过程中，记录每个网格中点云数量，一个体素中至少包含七个点的情景下，进行计算体素中点云形状参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，每个体素以其内部点的平均测量时间标记该体素的时间，若一个体素中的点的平均测量时间晚于该体素中最早被测量的点的时间，表明这些点不包含于该体素中。
4.根据权利要求2所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，从每个体素中提取面元特征时，所述面元特征描述是由每个体素中点云的均值和协方差计算局部特征参数来拟合点的分布，对三维激光雷达扫描的点云，根据点的位置和时间戳进行聚类和椭圆体拟合生成多尺度面元特征。
5.根据权利要求4所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，所述对三维激光雷达扫描的点云，根据点的位置和时间戳进行聚类和椭圆体拟合生成多尺度面元特征，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，所述面元特征存储...
【专利技术属性】
技术研发人员：王翰，池贤士，徐壮，何秋娥，林若欣，
申请(专利权)人：广州侨银数智城市有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。