發(fā)布時間：2023-04-02 22:57

　　無人地面車輛在戰(zhàn)時全球定位系統(tǒng)定位信號缺失情況下,依靠車載傳感器確定在已有地圖中的位置是無人車輛發(fā)揮效能的關(guān)鍵。現(xiàn)有方法多基于二維柵格地圖,難以適用于場景變化大的復(fù)雜環(huán)境,為此提出了一種動態(tài)環(huán)境下基于三維點云地圖、采用聚類詞帶模型的快速定位算法。通過連續(xù)多幀激光雷達點云數(shù)據(jù)進行反向溯源,利用貝葉斯公式進行動態(tài)障礙物剔除,對點云進行聚類并提取各類的視點特征直方圖描述子,進而構(gòu)建詞典與數(shù)據(jù)庫并快速匹配,實現(xiàn)無人車點云地圖中快速起始位置尋址;基于改進的實時激光定位與建圖算法,完成了后續(xù)精準定位。實車實驗結(jié)果表明:該算法在動態(tài)環(huán)境下能有效準確地在三維點云地圖中精準定位,滿足實時性需求。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 算法總體框架
2 基于貝葉斯概率的動態(tài)障礙剔除
    2.1 點云反向溯源
    2.2 單幀動態(tài)障礙概率計算
    2.3 連續(xù)多幀對比概率更新
3 基于詞袋模型的快速重定位
    3.1 點云聚類與描述子計算
    3.2 訓(xùn)練詞典與構(gòu)建數(shù)據(jù)庫
    3.3 計算相似度獲取初始位姿
    3.4 后續(xù)精準定位
4 實車實驗
    4.1 動態(tài)障礙點剔除與點云地圖建立
    4.2 快速初始重定位
    4.3 后續(xù)精準定位
5 結(jié)論



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