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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明属于导航自定位技术领域，涉及一种基于OSM建筑物信息的激光里程计定位优化算法，该方法利用OSM插值道路点，生成OSM特征描述符；利用帧点云，生成点云特征描述符；利用二进制转换的方法，将OSM特征描述符和点云特征描述符转换为旋转不变的OSM特征描述符和点云特征描述符；利用两段筛选的方法，获取插值道路点的匹配候选集；采用粒子群获取机器人位姿运动方程，确定运动模型；利用运动模型预测粒子群运动位姿，获取点云的边缘点，利用距离误差，构建相似度模型，并利用相似度模型架构粒子权重模型；采用概率分布方法，对粒子群重采样，并将稳定粒子群的均值位姿作为最终位姿进行输出，得到定位轨迹。

主权项：1.一种基于OSM建筑物信息的激光里程计定位优化算法，包括如下步骤：S1、采用插值的方法，对OSM地图进行道路点插值，并根据OSM地图的特征，创建OSM地图特征描述符；S2、利用PointNet++算法，对扫描到的帧点云进行建筑物点云的语义分割提取，并根据建筑物激光点云的特征，创建激光点云特征描述符；其特征在于，所述激光里程计定位优化算法还包括如下步骤：S3、利用二进制转换的方法，将OSM地图特征描述符和建筑物激光点云特征描述符转换成OSM地图的旋转不变特征描述符和建筑物激光点云的旋转不变特征描述符；S4、利用两段筛选的方法，先对OSM地图的旋转不变特征描述符和激光点云的旋转不变特征描述符进行初步筛选，再对OSM地图特征描述符和激光点云特征描述符进行精细匹配，获取插值道路点的匹配候选集；S5、采用粒子群变换来生成高斯分布初始化符合高斯分布的粒子，通过所用激光雷达的里程计，获取符合机器人位姿的运动方程，确定运动模型；S6、利用机器人的运动模型预测粒子群运动位姿，通过点的平滑度来识别扫描建筑物点云中的拐角点，通过最小化欧氏距离计算出拐角点与OSM地图插值道路点之间的距离误差，构建激光点云与OSM地图之间的相似度模型，并利用相似度模型来架构粒子权重模型，通过粒子权重模型对粒子进行权重更新和归一化处理；S7、采用基于KL散度的概率分布方法，对粒子群进行重采样，并将稳定粒子群的均值位姿作为优化后的位姿输出，得到优化后的定位轨迹。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学 一种基于OSM建筑物信息的激光里程计定位优化算法