高精度地圖是近年來無人車領域的熱門研究內容,它能夠提升無人車在多種環(huán)境下的穩(wěn)定性,確保無人車在復雜多變的交通流中的通行能力。高精度地圖對于無人車主要有兩個作用:存儲大量的先驗信息為無人車提供導航,比如車道的幾何形狀、車道線的屬性、路口的拓撲結構等;通過感知數(shù)據以稀疏特征或是稠密點云的形式對環(huán)境的幾何形狀進行建模,并將實時的感知數(shù)據與其進行匹配以獲取無人車當前的位置和姿態(tài)。無人車常見的設備中,組合導航系統(tǒng)能夠直接獲取到自身的位姿變換,但是在隧道、高架橋下、小區(qū)環(huán)境內,由于GPS信號受到遮擋的影響,不能滿足無人車的定位需求;相機價格低廉,能夠獲取豐富的色彩信息,通過對極幾何也能夠恢復三維信息,但是其易受光照影響以及測量精度不高的特點導致它大多數(shù)用于室內環(huán)境的使用;激光雷達有著測量精度高、不受環(huán)境影響、能直接獲取幾何信息的成像特點,目前已經成為高精度地圖的主要數(shù)據來源。為了滿足無人車的定位需求,提高無人車的通行能力,本文提出一種基于點云的高精度地圖建圖及定位方法,主要內容有:1)設計基于點云關鍵幀的地圖結構,通過點云配準算法在關鍵幀之間構建位姿圖,充分利用點云幀之間的重復觀測,使用圖優(yōu)化的方...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外無人車研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外無人車研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內無人車研究現(xiàn)狀
        1.2.3 高精度地圖與無人車
    1.3 高精度地圖與定位研究現(xiàn)狀
        1.3.1 組合導航和地圖匹配
        1.3.2 同步定位與構圖
        1.3.3 3D環(huán)境建模與定位
    1.4 論文研究的主要內容
        1.4.1 本文的研究內容
        1.4.2 本文的組織結構
2 基于關鍵幀的激光點云建圖
    2.1 點云配準
        2.1.1 ICP方法
        2.1.2 NDT方法
    2.2 位姿優(yōu)化
        2.2.1 貝葉斯濾波
        2.2.2 圖優(yōu)化
    2.3 激光點云建圖
        2.3.1 Autoware
        2.3.2 NDT-OM
        2.3.3 Keyframe-based NDT
    2.4 實驗結果
        2.4.1 點云匹配對比實驗
        2.4.2 建圖效果對比實驗
    2.5 本章小結
3、基于高度圖的回環(huán)檢測
    3.1 回環(huán)檢測方法
        3.1.1 基于點云的回環(huán)檢測
        3.1.2 基于圖像的回環(huán)檢測
    3.2 點云與圖像的轉換
        3.2.1 深度圖
        3.2.2 俯視圖
    3.3 基于高度圖的回環(huán)檢測
    3.4 實驗結果
        3.4.1 高度圖及其灰度校正效果實驗
        3.4.2 回環(huán)檢測算法對比實驗
    3.5 本章小結
4 全局優(yōu)化與定位
    4.1 點云建圖全局優(yōu)化
        4.1.1 全局優(yōu)化原理
        4.1.2 全局優(yōu)化策略
    4.2 基于關鍵幀的高精度定位
        4.2.1 全局定位
        4.2.2 局部定位
    4.3 實驗結果
        4.3.1 SVD解算高度圖位姿實驗
        4.3.2 帶有全局優(yōu)化的建圖效果實驗
    4.4 本章小結
5 總結展望
    5.1 論文工作總結
    5.2 未來工作展望
參考文獻
研究生期間參與的科研工作與成果
致謝



本文編號：3828605