申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-12-22

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN116124161B

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34;G01C21/00;G01S17/42;G01S17/86;G01C21/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2023.06.02#实质审查的生效;2023.05.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于先验地图的LiDARIMU融合定位方法，首先对先验点云地图按照自定义网格大小进行分块，以解决大场景点云地图无法在计算能力受限的平台上加载和运行的问题；再设计基于LiDARIMU的融合定位方案，通过正态分布变换NDT算法进行激光雷达点云与分块地图的匹配，将实时点云与先验地图进行关联；其中还采用IMU预积分为地图匹配提供高频的初始猜测，将相邻两个激光雷达帧之间的IMU测量数据的积分转换到IMU坐标系下进行，实时计算相邻两时刻的速度、位置和旋转，为地图匹配提供高频的初始猜测，估计车辆实时位姿，实现位置定位。与传统NDT定位方法相比较，在定位鲁棒性和准确性上均有大幅度提高。

主权项：1.一种基于先验地图的LiDARIMU融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，先验地图分块：将先验地图中的Z轴坐标去掉，仅对X、Y轴方向上的点云按照自定义的网格大小进行方形网格的划分，在定位时，当载体运动至地图边缘时，对地图进行更新加载，地图更新并加载的方式为：map_xmin-m≤x≤map_xmax+mmap_ymin-m≤y≤map_ymax+m其中，x，y分别代表载体当前位置，map_xmin、map_xmax、map_ymin和map_ymax分别表示已加载地图的四个顶点位置，m是加载地图时，离地图边缘的距离；S2，基于NDT的激光雷达点云与分块地图匹配：将激光雷达扫描到的实时点云经过降采样与体素滤波过后，通过NDT配准与经过步骤S1分块后的先验地图进行关联，并估计实时姿态；激光雷达扫描到的实时点云作为源点云，先验地图的目标点云估计的实时姿态即对源点云进行旋转和平移： 式中，表示所求的位姿，R和t分别代表旋转和平移分量，s表示待求的六维参数，即qi和qi'分别表示旋转与平移前后的源点云；将实时点云与先验地图进行关联的目标函数为： 其中，μ表示均值，∑表示协方差；将实时点云与先验地图进行关联的残差函数为：fip＝qi′-μ其中，f·表示概率密度函数；计算残差函数关于待求参数s的雅可比Jp，同时求解增量方程HΔxk＝g，其中H＝Jp·JpT,g＝-Jp·fp,便可迭代优化得到待求参数s，即平移和旋转分量；S3，IMU预积分的高频初始猜测：采用IMU预积分为步骤S2中的地图匹配提供高频的初始猜测，将相邻两个激光雷达帧之间的IMU测量数据的积分转换到IMU坐标系下进行，实时计算相邻两时刻的速度、位置和旋转，为地图匹配提供高频的初始猜测；S4，定位：结合步骤S2的地图匹配及步骤S3的初始参测结果，推断载体运动，实现位置定位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于先验地图的LiDAR/IMU融合定位方法

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