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提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果,包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成:前者基于车辆运动学模型,高频、实时估计位姿增量,用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值;后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化,以补偿前者累计的误差,其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图,包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子,通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹,在线生成全局地图,其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系,逐步融合GPS测量值,解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估,并和已开源的部分相关工作进行对比,结果表明它具有更低的漂移率,在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考(https://github.com/Saki-Chen/W-LOAM )。 相似文献
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无扫描三维成像激光雷达原理分析与成像仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构及成像原理.无扫描三维激光雷达是一种不需要扫描机构的三维成像系统,由信号调制、信号发射、微通道板调制、信号积分接收等模块组成.发射的激光信号经过正弦调制,利用回波信号与本地振荡器的相位差计算得出目标上各点距离,这种测距方法称为面阵相位法.与传统的扫描式激光雷达相比,无扫描三维成像激光雷达具有结构简单、成像速度快、可靠性高等优点,同时对激光脉冲频率的要求很低,因此在武器的末制导、车辆的主动防撞、机器人视觉等方面有着广阔的应用前景.本文介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构以及面阵相位测距法的基本原理,并在Matlab环境下针对点目标、面阵目标对成像算法进行了仿真.验证了面阵相位法的测距原理及无扫描三维成像激光雷达的成像原理,并分析了可能存在的信号功率误差和CCD读数时的末位不稳定对成像精度的影响,为无扫描三维成像激光雷达的设备研制提供了有益的参考. 相似文献
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星载激光雷达的发展与应用 总被引:3,自引:1,他引:2
简要介绍了激光雷达的原理和发展过程,并对国外主要星载激光雷达系统(MOLA,GLAS等)的技术参数和科学目标等进行了详细的叙述,总结了星载激光雷达在各领域中的应用情况,最后指出了现阶段我国发展星载激光雷达的可能性和必要性。 相似文献
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针对轨道交通全自动运行列车轨行区障碍物检测问题,提出了一种基于激光雷达的且考虑激光反射强度的障碍物检测算法.该算法使用欧式聚类法对点云进行聚类,并结合了自适应的反射强度阈值处理以及体素滤波器、聚类半径差异化等方法,提升算法的障碍物检测速度与精度.实验表明该算法具有良好的检测性能. 相似文献
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建筑物轮廓线提取与规则化是房屋3维重建等处理中的重要步骤,目前大多方法面向多边形规则建筑物轮廓线的提取,而无法适用于包含圆弧轮廓线的不规则建筑物轮廓线提取.针对城市中这一类复杂不规则建筑物,提出一种结构化提取特征点的方法,并判断特征点的属性,对直角处的特征点进行条件平差,优化特征点的位置,而对圆弧处的特征点之间的边界点分段拟合圆弧,以得到平滑的符合实际情况的轮廓线.该方法可有效提取包含圆弧的建筑物轮廓线,最后通过上海陆家嘴地区的建筑物LiDAR(机械激光扫描)数据验证该方法的可行性和提取精度. 相似文献
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随着激光雷达传感器和深度学习技术的快速发展,针对自动驾驶3D目标检测算法的研究呈现爆发式增长。为了探究3D目标检测技术的发展和演变,对该领域中基于深度学习的3D检测算法进行了综述。根据车载传感器的不同,将当前基于深度学习的自动驾驶3D目标检测算法分为基于相机RGB图像、基于激光雷达点云、基于RGB图像–激光雷达点云融合的3D目标检测3种类型。在此基础上,分析了各类算法的技术原理及其发展历程,并根据平均检测精度(mAP)指标,对比了它们的性能差异与模型优缺点。最后,总结和展望了当前自动驾驶3D目标检测中仍然面临的技术挑战及未来发展趋势。 相似文献
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基于LiDAR数据,提出一种由粗到细的面向对象的建筑物自动提取方法.首先通过机载LiDAR数据构建出归一化数字表面模型(normalized digital surface model, nDSM),利用首尾两次回波高程计算出归一化差值(normalized difference, ND),并采用形态学运算消除边缘特殊回波点.基于nDSM和ND数据,依据建筑物的高程及穿透性信息,用阈值分割法进行建筑物粗提取.结合nDSM和ND数据以及强度信息,对粗提取得到的备选建筑物采取多尺度分割,合并亮度值相差较小的邻近分割结果对象,达到对分割结果的优化处理.最后利用目标对象的亮度、形状、面积和空间关系等特征,完成建筑物的精提取.实验结果表明,该方法可得到较高精度的建筑物信息,是基于机载LiDAR数据提取建筑物的新思路. 相似文献
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APD线阵激光雷达多路飞行时间并行测量系统研究 总被引:1,自引:1,他引:0
论文设计并实现了8路高精度时间间隔并行测量系统,解决了1×8APD线阵激光雷达同时测量8路激光回波飞行时间的问题。系统硬件由计时板和控制板组成,具有互换性和扩展性;计时板包含1片可测量8路激光飞行时间的TDC-GPX芯片;控制板包含1片ARM STM32处理器,用于配置TDC-GPX芯片、读取测量数据、并上传数据至PC机。系统软件采用事件驱动模式编程,并融合了循环FIFO数据结构与中断技术。由测距实验及数据分析表明:该系统稳定可靠,不同通道距离测量一致性误差小于2ns。 相似文献
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为了降低盾构隧道中轴线提取对原始点云预处理的要求,引入了点云特征提取方法。 首先, 以基于距离差特征的裂缝点云提取方法,识别盾构隧道管片拼接处的环缝点云;然后,以最小二乘 法对提取的环缝内散点进行环缝曲线拟合;最后,在环缝曲线的基础上提取隧道中轴线。 实验结果 表明:基于距离差特征的点云提取方法能够有效识别环缝点云,并在环缝点云的基础上拟合得到隧 道中轴线。 与传统提取方法相比,该方法更加快捷,且提取的中轴线更具有空间感。 相似文献