无人驾驶的定位方法(三)——激光雷达定位

2020-05-14 22:50:4602:37 176
声音简介
接着上次的话题,今天再来讲讲无人驾驶的激光雷达定位方法,我们采用激光雷达传感器的检测数据与预先存在的高精度地图进行匹配,经过比较,可获知汽车在高精度地图上的位置和方向。这里的关键技术是如何进行点云的匹配,主要有3种算法。

1、迭代最近法(ICP)
通过旋转点云,使对应点云之间的误差累积尽可能小,这样就可以在传感器扫描与高精度地图之间找到匹配,这里会涉及到坐标转换的问题;
2、滤波算法
消除冗余信息,并在地图上找到最可能的车辆位置。将传感器扫描的点云数据滑过地图上的每个位置,计算出二者对应点的误差,然后对这些误差求平方和,该值越小,扫描结果与地图之间的匹配越好;
3、卡尔曼滤波算法
它是根据车辆过去的状态和传感器测量的新数据来预测车辆当前的状态,即根据之前的状态和对移动距离、方向的估计,来预测车辆的新位置及方向。

激光雷达定位的优势在于稳健性,只要有高精度地图及有效的传感器,就可以进行定位;缺点在于高精度地图难以构建及保持更新。

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