CN114526745B 一种紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图方法及系统 （太原市威格传世汽车科技有限责任公司）

EP3078935A1,2016.10.12一种紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图本发明涉及一种紧耦合激光雷达和惯性里前激光帧姿态变化和当前关键帧对应局部地图通过使用关键帧结合局部地图的方式使得帧图2获取IMU数据和激光点云数据，对所述IMU数据进行预处理操对所述当前激光帧姿态变化和所述当前关键帧对应局部地图进行通过评估局部区域上的点曲率提取角点和平面特征，在获取所述当最后进行回环检测线程，将角点和平面点特征作为当前帧述IMU数据进行预处理的过程包括：首先修剪IMU数据队列保证IMU时间戳和激光雷达时间所述IMU数据进行姿态预积分，获得IMU姿态的变化，找到距离激光起始时刻最近的IMU数新的偏置重新计算当前激光里程计时刻之后的IMU预积分以计算每一时刻的位姿，将结果3征集的匹配并计算匹配得分，根据匹配结果计算所述当前帧和匹配帧帧之间的欧氏距离，7.应用于权利要求1-6任一项所述的紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图方法的系位姿获取模块：用于基于纠正零偏后的IMU测量数据，对相位姿匹配模块：用于利用得到的所述位姿变化作为激光点8.一种应用于紧耦合激光雷达和惯性里程计的4[0003]当前主流的无人驾驶技术主要由两种：一种是基于GNSS(GlobalNavigation置以及相对位姿，从而使得车辆能够在弱信号区域内依靠高精度的导航数据满足安全需[0004]另一种是基于车载惯性传感器IMU(InertialMeasurementUnit，惯性测量单IMU和激光雷达进行建图的方法已经开始普及，但现有方法及其应用发展也面临着诸多的制亟需其能够提供更为精确的环境地图和定位5立位姿优化方程进行扫描匹配优化，根据匹配的结果对之前获取的所有点云数据进行矫点作为匹配帧特征集，对所述当前帧特征集和所述匹配帧特征集进行匹配并计算匹配得在当前帧激光里程计时刻之前是否存在数据来判断系统是否进行初始化，若未进行初始6[0024](1)本发明通过使用关键帧结合局部地图的方式使得帧图匹配的效率大大提高；[0025](2)本发明方法避免了在卫星信号受到遮挡、干扰等复杂的环境因素影响难以为[0028]图2为本发明实施例的紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图方法的构建地图过程[0029]图3为本发明实施例的紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图方法的最终结果侧视[0030]图4为本发明实施例的紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图方法的最终结果俯视7[0034]首先对激光雷达初始帧到结束帧之间的IMU数据进行姿态积分，并将距离激光起始时刻最近的IMU数据的欧拉角作为激光起始时刻初始值并执行优化，更新上一时刻的姿[0037]对当前雷达帧起始扫描时间戳到扫描结束时间戳之间的IMU数据进行姿态积分，帧起始扫描时间戳到扫描结束时间戳之间的IMU数据进行姿态积分，将角加速度乘时间求所有数据，并将当前帧激光里程计时刻的激光里程计位姿转换到IMU坐标系下作为起始状速度采用上一次优化得到的位姿和速度，噪声模型也采用上一次优化后模型的边缘分布，89[0067]式中x,表示在时刻k+1时世界坐标系下第i个特征点的位置(通过估计的雷达位姿转换的)，表示在时刻k+1时雷达坐标系下第i个角特征点和面特征点的位置，z)T[0073]b、利用特征向量以及前面计算出的几何中心点沿着特征向量前后位置各取一个[0076]式中表示在k+1时刻第i个特征点通过特征点坐标，和分别表示第i个角点特征点在地图中对应的边线特征上的两[0078](6)为了之后残差方程J的计算，需要求解角点特征点的定义公式(3)中的[0087]式中x＝[x,y,z]T表示雷达坐标系下的面特征点通过估计的雷达位姿转换到世界[0091](6)判断平面点到匹配平面的距离是否大于一定范围，大于一定范围则认为平面[0093](1)取出当前帧匹配的平面点和角点个数之和，若匹配点数小于50则认为数目过下:[0109]通过前面求得的角点和面点的特征点残差方程求得的各自对应雅克比矩阵中的[0115]本发明还提供一种应用于紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图方法的系统，包[0119]一种应用于紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图系统的电子设备包括存储器和检测以修正漂移或者组合GPS等测量进行位姿修正，并且体素地图的使用效率会随时间降[0123]最后现有方法的后端大多是基于易用的开源优化库(如ceres-solver,g2o,gtsam单的Eigen函数库构造了