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文档简介
本发明提供了一种基于多传感器融合的定数据中提取IMU预积分因子;从毫米波雷达获取子、所述IMU预积分因子和所述毫米波雷达因子2从激光雷达中获取载体的激光雷达测量数据,从所述激光雷达测量数据从毫米波雷达获取毫米波雷达测量数据,从所述毫米波雷达测量数据中测量数据和所述惯性测量数据获取载体状态参从所述激光雷达测量数据中提取当前帧的激光雷达点云特征,所述基于所述当前帧的激光雷达点云特征和所述点云地图进行点云特征5.根据权利要求4所述的基于多传感器融合的定位方法,其特征在于,还包括如下步基于所述激光雷达点云特征和所述点云地图进行点云特征匹配时,中载体位置前后预设数量栅格中的点云数据与当前帧的激光雷达点云特征进行点云特征7.一种基于多传感器融合的定位系统,其特征在于,用3第一数据处理模块,用于从激光雷达中获取载体的激光雷达第二数据处理模块,用于从惯性测量单元获取惯性测量数据第三数据处理模块,用于从毫米波雷达获取毫米波雷达测其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权现权利要求1至6中任一项所述的基于多传感器融合的定位4[0004]需要说明的是,上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理[0010]基于所述激光雷达因子、所述IMU预积分因子和所述毫米波雷达因子进行因子图5[0030]如果是建图模式,则基于预设时间窗口内的所述激光雷达测量数据构建点云地[0031]在一些实施例中,基于预设时间窗口内的所述激光雷达测量数据构建点云地图地图中载体位置前后预设数量栅格中的点云数据与当前帧的激光雷达点云特征进行点云6器执行时实现所述的基于多传感器融合的定[0046]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、[0048]图2是本发明一实施例的从所述激光雷达测量数据中提取激光雷达因子的流程[0049]图3是本发明一实施例的从所述毫米波雷达测量数据中提取毫米波雷达因子的流构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实7[0056]如图1所示,本发明实施例提供一种基于多传感器融合的定位方法,包括如下步[0059]IMU包括一个三轴的加速度计以及一个三轴的陀螺仪,分别测量出物体的加速度[0065]该实施例的基于多传感器融合的定位方法中,每个步骤的序号仅为区分各个步8[0070]S130:基于所述当前帧的激光雷达点云特征和所述点云[0073]如果是建图模式,则基于预设时间窗口内的所述激光雷达测量数据构建点云地[0074]在该实施例中,基于预设时间窗口内的所述激光雷达测地图中载体位置前后预设数量栅格中的点云数据与当前帧的激光雷达点云特征进行点云定位匹配时只使用当其位置点附近前后3个栅格中的点云特帧与当前窗口中的激光雷达帧[0080]基于所述毫米波雷达测量数据确定速度最大值和速度最9[0087]将所述激光雷达因子、所述IMU预积分因子和所述毫米波雷达因子输入残差块[0088]Ceres是一款非线性优化库,广泛的应用于SLAM问题中的BA问题等求解。SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)全称为即时定位与地图构建或并发建图与定[0090]ResidualBlockIdProblem::AddResidualBlock(CostFunction*,LossFunction*,constvector<double*残差块,需要几个加几个。残差块里有三个参数,cost_function即为代价函数;loss_function一般为nullptr,默认为1;第三个为需要优化的变量,该实施例中传入的就是描述为将联合概率分布分解为边缘概率分布和条件[0099]边缘化目标是不再计算这一帧的位姿,甚至可能会不计算该帧相关的一些路标设时间窗口内的所述激光雷达测量数据构建[0110]下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图5显示的电子[0112]其中,所述存储单元存储有程序代码,所述程序代码可以被所述处理单元610执行,使得所述处理单元610执行本说明书上述基于多传感器融合的定位方法部分中描述的[0113]所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储[0114]所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工[0115]总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储[0116]电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备合的定位方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施[0119]参考图6所示,描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品[0121]所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信[0122]可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序[0123]所述计算机存储介质中的程序被处理器
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