高精度車輛定位是無人駕駛核心技術(shù)之一,高精度車輛定位為無人車提供高精度的位置和姿態(tài)信息,而高精度的位姿信息是作為無人駕駛決策控制必不可少的參考信息。實時、連續(xù)、高精度、魯棒性好,適應復雜多變場景的高精度定位是保證無人車輛安全行駛的前提。無人駕駛中定位技術(shù)發(fā)展至今,由單一傳感器的定位發(fā)展成為多個傳感器組合定位。采用多傳感器組合定位,利用不同傳感器的優(yōu)勢互補來滿足無人車在多變環(huán)境下實現(xiàn)實時、連續(xù)、高精度、魯棒性好的定位需求。基于激光雷達（LiDAR,Light Laser Detection and Ranging）的多傳感器組合定位方案是目前的主流定位方案之一,但在 CPU（Central Processing Unit）或 GPU（Graphics Processing Unit）計算平臺上運行計算,功耗高、能效比低,不利于車規(guī)級應用。針對上述問題展開研究,本文分析出激光點云匹配算法的精度和效率是影響基于LiDAR多傳感器組合定位的關(guān)鍵因素。在粗-細結(jié)合兩步法匹配中,迭代最近點（ICP.Iterative Closest Point）算法是整個點云匹配算法的瓶頸,其算法耗時長,是制約整... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．３可以看到，一個ｋ－ｄ?ｔｒｅｅ即是將一個二維平面??逐步劃分的過程

碩士學位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??１１??１０?－?攀??ｏ??７」?￣￣？?１????６?一??５?一?？??■????３?－?Ｏ??２?－?Ｏ??１?—??ｉ＿．?｜?；?Ｉ?！?！?！?Ｉ?［￣＂??Ｘ軸??１２３４５６７８９?１０?１１??圖２．３二維ｋ－ｄ?ｔｒｅｅ平面劃分??１４??

初期細化分解各個運算模塊從而減少錯誤、優(yōu)化算法運算??步驟以便于在ＦＰＧＡ平臺上實現(xiàn)。ｍａｔｌａｂ是一種解釋性的高級語言，憑借簡單、豐??富的功能模塊、龐大的用戶社區(qū)以及對并非軟件設(shè)計人員容易上手的優(yōu)勢得到了眾??多科研工作者的青睞。本次ＩＣＰ算法ｍａｔｌａｂ程序設(shè)計，依照自頂向下的程序設(shè)計思??想來逐步細化實現(xiàn)各個模塊，從而完成了整個ＩＣＰ算法的ｍａｔｌａｂ建模，為后續(xù)的??ＦＰＧＡ硬件設(shè)計奠定基矗下面將從算法頂層設(shè)計到各個模塊的設(shè)計進行介紹。??３．１?ＩＣＰ算法頂層設(shè)計??如圖３．１為整個ＩＣＰ算法的ｍａｔｌａｂ軟件主函數(shù)流程圖：??（開始）??１???Ｉ???—＊?７?構(gòu)造求解矩陣〔??初始化?／??????＾??＊???對矩陣Ｃ進行奇異??值分解??［Ｕ．Ｉ，Ｖ］＝ＳＶＤ（Ｃ）??數(shù)小于最大迭代Ｉ??最小距離ｄｉｓｔ大于閾值｜??｜求解旋＾矩陣Ｒ，??平移向量Ｔ??ｉ?Ｒ＝ＵＶＴ??Ｉ?Ｔ＝ｍｅｍ－Ｒｍｅｄ??遍歷ｄａｔａ中的點ｐ找尋?▼??ｍｏｄｅｌ與該點最近點ｑ?由本次迭代得到Ｒ，Ｔ?????假?對ｄａｔａ盡心旋轉(zhuǎn)平??移更新???＊??Ｄａｔａ＝ｄａｔａ－Ｒ＋Ｔ??計篝平均最小臣離ｄｉｓｔ?Ｉ??????／輸出旋轉(zhuǎn)矩?／??／?陣Ｒ和平移?／???ｊｒ??／?向霣丁?／??計算當前場景點云重心??＾??１??ｍｅｍ、模型點云重心?＾??ｍｅｄ?，?１?ｖ??￣￣１￣￣?Ｃ?結(jié)束）??圖３．１?１ＣＰ算法ｍａｔｌａｂ流程圖??１５??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于激光里程計的無人駕駛汽車位姿估計研究[D]. 吳學易.長安大學 2018
[2]高精度地圖的構(gòu)建及在定位和標注中的應用研究[D]. 周旺.國防科學技術(shù)大學 2016
[3]基于實測數(shù)據(jù)的機載SAR成像算法研究[D]. 張璘.哈爾濱工業(yè)大學 2007



本文編號：2913144