基于三维激光雷达高精度地图生成测绘背包研究.pdf
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1、第 卷哈尔滨师范大学自然科学学报,第 期 基于三维激光雷达高精度地图生成测绘背包研究王志伟,薄孟德,王思元(哈尔滨师范大学)【摘 要】基于高精度地图自动驾驶技术路线,被业界普遍认为是可靠实现 级、级自动驾驶解决方案这主要是因为,在高精度定位、环境感知、路径规划以及模拟实验等方面,高精度地图能够为自动驾驶车辆提供丰富先验地图信息,起到至关重要作用针对封闭园区等环境高精度地图生成问题,以三维激光雷达为主进行多传感器融合,因子图优化对高精度地图生成算法进行优化,并对算法工程化,进行高精度地图生成背包研究【关键词】高精度地图;三维激光雷达;多传感器融合;图优化【中图分类号】【文献标识码】【文章编号】(
2、)收稿日期:引言高精度地图(),又称三维地图、自动驾驶图,是指具有高精度、地图元素更加详细,属性更加丰富、面向机器人(智能车)使用地图传统电子地图误差可达 ,三维信息一般不包含在电子地图上;并且高精度地图数据误差通常在 以内,并包含三维信息,不但能让自动驾驶级别高车辆快速完成匹配定位,更能将车道等级信息提供给整个驾驶系统路径规划层,进而帮助车辆实现厘米等级路径规划和导航国内百度智能汽车部、阿里旗下高德、四维图新等各大地图公司针对高速公路环境、城市重要路段高精度地图制作,都有相关产品和方法,纷纷着手打造全国高精度地图,抢占自动驾驶细分市场但鉴于各大高校、封闭小区等封闭园区路段道路结构与主要道路存
3、在较大差异,且相对来说,道路情况较为狭窄、结构较为复杂,不完全适用构建主要道路高精度地图方法,因此构建高精度地图这一特殊情况仍需继续深入研究高精度地图制作过程主要包括数据采集、数据处理、语义特征提取、人工质量检测、发布等过程,其中数据处理阶段是将采集到地图数据进行算法处理,从而获得高精度初始地图模板(通常以点云地图形式存在),无语义信息,而高精度地图精度则取决于这一关键环节,该文研究内容也主要以此为主该文针对封闭园区环境高精度地图构建,基于图优化方法,结合多传感器融合方案,研究设计了一套便携式适配于封闭园区高精度地图测绘背包,该测绘背包通过采集三维激光雷达点云数据和其他辅助传感器数据,利用该文
4、优化多传感器融合算法对真实场景进行三维重建,形成高精度地图,并把构建好高精度地图在无人配送车上进行定位导航实验,实验结果证明:背包生成高精度地图精度在 以内,可以很好完成地图构建任务第 期基于三维激光雷达高精度地图生成测绘背包研究 多传感器融合方法同步定位与地图构建(,),是指移动机器人利用搭载传感器确定自身位置及周围环境过程,是实现自主导航重要前提目前,移动机器人使用场景越来越复杂,这使得单一传感器 算法无法很好地在复杂使用环境下运行,鲁棒性差,比如在光线不足、强光干扰、特征缺失、运动物体受到干扰场景下,视觉摄像机会出现跟踪失效情况;激光雷达只能对某一平面 信息进行扫描,不能对现场信息进行完
5、整还原;惯性测量单元 存在零偏,采用积分方式求解位姿会产生累计误差,差分信号在建筑密集情况下状态不佳,误差精度较差那么如何高效完成复杂场景下目标任务建图导航就是当务之急了 融合 根据不同传感器特性成为潮流该文旨在提高测绘背包在室外复杂环境下定位准确性和鲁棒性,因此研究移动机器人常用可携带式传感器通过研究其传感器模型及自身特性,在总结了各种传感器优势和缺点基础上,研究将三维激光雷达、和 等传感器进行多传感器信息融合,以实现测绘背包在封闭园区未知环境下更加精确地定位建图 外参标定由加速度计和陀螺仪组成惯性测量单元()可以测量载体自身运动加速度和角速度,目前九轴 还配备了磁力计,可以起到消除累积误差
6、作用 是一种可以获得高频惯性测量值传感器,这种传感器成本低,体积小,精度高,在移动载体定位中经常使用 主要受到高斯白噪声和 随机游走两种随机误差影响高斯白噪声是指在一段时间内,数据经历平均值为,方差为s,高斯过程(),每个时刻彼此独立:()()()()()()其中,()表示狄拉克函数在实际环境中,测量数据需要进行离散采样,在只考虑高斯白噪声积分时有式():()()()协方差为:()()离散和连续高斯白噪声转换关系为:()运动模型 测量模型可以根据 节分析误差模型得到,只考虑高斯白噪声和 随机游走:?()?()()其中,上标 为陀螺仪,上标 为加速度计,为世界坐标系,为 坐标系,为世界坐标系下重
7、力,、分别为 角速度和加速度真实值,?,?分别为 角速度和加速度测量值,用四元数 表示变换矩阵由于位置对时间导数为速度,速度对时间导数为加速度,以四元数字表示旋转,因此可以用 运动模型来表示:?()?()?|()预积分 传感器在 坐标系 下采集三轴角速度,在一定频率下采集三轴线性加速度 但陀螺仪和加速度计会受到零均值高斯噪声 和,以及随时间推移而变化零偏 和 影响系统状态估计可以通过积分 测量值在系统初始状态已知情况下传递出去但这种方法以系统初始状态为基础,在非线性优化调整系统初始状态情况下,需要重复积分过程 激光雷达 外参旋转矩阵标定激光雷达 之间外参旋转矩阵 对于整个系统鲁棒性十分重要,过
8、大偏差会导致系统初始化不成功而崩溃但因为激光雷达 晚餐旋转矩阵对精度敏感,所以容易被激励计算该文使用手眼标定方法,对齐 和激光雷达观测系统相互旋转,从而标定激光雷达 外参旋转矩阵,如图 所示哈尔滨师范大学自然科学学报 年 第 卷图 三维激光雷达与 手眼标定方法 高精度地图生成算法研究 因子图因子图是由表示优化变量变量节点,表示因子因子节点这两种节点组成无向图贝叶斯网络之所有可以转换成一个因子图,是因为最大后验概率由许多项因子乘积而成对于由()矩阵在高斯牛顿法中所组成线性增量方程组,其求解方法为矩阵分解()矩阵是由误差函数()决定,而在 问题中()矩阵是维数很高矩阵但由于()矩阵稀疏特性,利用
9、分解()矩阵构成高维矩阵效率就会变得很高在机器人运行过程中,因子图一般是逐渐成长和增大对于逐渐往外延伸一个因子图,在机器人往前移动过程中,增加了一组节点,随着观测数据越来越多,增加了越来越多因子进来每一次求解因子图都是比上次求解因子图大一些,而且大部分因子图与之前因子图基本上是一致,这是增量推理问题如果从零开始求解优化问题,所求矩阵会越来越大,求解速度会越来越慢,而且绝大部分是重复性工作所以这里采用增量 分解方法来构建因子图,共采用 个因子,分别是预积分因子、激光雷达因子、因子和回环检测因子该框架基于 机器人操作系统,作为点对点设计、多语言支持、架构精简、集成度高、工具包丰富、免费开源全球最受
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