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申请/专利权人：理工雷科智途(北京)科技有限公司;理工雷科智途(泰安)汽车科技有限公司

摘要：本发明涉及定位技术领域，且公开了一种适用于井工矿环境的全局定位方法，自动驾驶车俩搭载imu、激光雷达对井下环境进行扫描，同时录制保存传感器的话题数据，根据激光雷达、IMU的参数对cartographer算法进行适配建图，得到无重影的高精度点云地图。本系统能够实现在井工矿环境下，无人驾驶汽车重新上电或位姿发生突变后的重新定位，有效解决在缺乏先验知识下的重定位问题以及机器人回到曾经访问过的位置因环境变化的回环检测及全局定位问题，有效提高定位的稳定性及鲁棒性。

主权项：1.一种适用于井工矿环境的全局定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、自动驾驶车俩搭载imu、激光雷达对井下环境进行扫描，同时录制保存传感器的话题数据，根据激光雷达、IMU的参数对cartographer算法进行适配建图，得到无重影的高精度点云地图；S2、对边缘特征点提取，并根据曲率计算公式，如下： 定义i为激光雷达点云Pk中的一个点，i∈Pk，设S为激光扫描仪在同一次扫描中返回的i的连续点集，j为i周围的点集,激光雷达坐标系L是一个三维坐标系，其原点位于激光雷达的几何中心，x轴指向左侧，y轴指向上方，z轴指向前方,激光点i，i∈Pk在Lk坐标系下表示为XLk,j；S3、在对某一特定环境进行slam建图过程中，将边缘点特征与之匹配结合就进行定位，建图结束后，首先将建图所使用的每一帧激光点云编码成对应的边缘点描述符集合并记录下其位姿集合假设当前采集到的激光点云数据对应的匹配符为Iq，通过特征匹配在I中找到距离函数最小的一帧序号为k，如果距离函数小于阈值，则判断匹配成功，即这两帧点云非常相似，可以认为这两帧点云的位置大致相同，姿态仅仅在航向角上有所区别，当前的位姿Tq表达式可以写成：其中R为旋转矩阵，t为平移矩阵，二者的表达式为： t＝[000]T；其中θ为边缘特征点匹配中得到的航向角偏移；S4、根据粗匹配得到的全局位姿加载分块地图；S5、首先把地图转换成点云sourcep‘，再把当前帧的激光变成点云targeP，使source与targe配准，即找到两者之间的旋转和平移量；最后将其作用到机器人的上一时刻的base_to_map坐标系上。

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