【摘 要】
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同时定位与建图（SLAM）是智能驾驶系统的核心功能。随着激光雷达传感器成本的下降,更多的量产车将装配激光雷达。现有流行的基于激光雷达（Lidar）的SLAM算法都面临着如下问题:在场景重复的环境容易定位失败,在大场景中回环检测困难。本文认为造成这些问题的主要原因是激光雷达点云数据结构的缺陷:非结构化和离散化。为了解决这些问题,本文将激光点云进行体素化处理,增加点云数据的统一描述性,并结合多传感器融
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同时定位与建图（SLAM）是智能驾驶系统的核心功能。随着激光雷达传感器成本的下降,更多的量产车将装配激光雷达。现有流行的基于激光雷达（Lidar）的SLAM算法都面临着如下问题:在场景重复的环境容易定位失败,在大场景中回环检测困难。本文认为造成这些问题的主要原因是激光雷达点云数据结构的缺陷:非结构化和离散化。为了解决这些问题,本文将激光点云进行体素化处理,增加点云数据的统一描述性,并结合多传感器融合的算法思想,设计了一种基于点云体素化的多传感器融合SLAM算法。主要内容是如何对体素化后的点云进行里程计设计、优化后端设计、回环检测设计,并进行相关实验。本文的主要研究成果如下:（1）针对点云体素化后里程计设计问题,提出了一种基于哈希体素法的Lidar-IMU（惯性测量单元）融合的里程计。其中哈希体素法除了能够以更小内存对空间点云进行统一描述外,还能够在O（1）时间复杂度下管理整个地图。（2）针对优化后端设计问题,提出了一种基于图优化的多传感器融合后端优化框架。本框架中充分融合了里程计观测、IMU观测、激光点云观测,通过更准确地维护里程计中的体素地图,减少里程计的累积误差。（3）针对点云回环检测算法设计问题,提出了一种基于点云体素化的回环检测算法。该方案充分利用了点云在笛卡尔坐标和极坐标中不同的体素表达,设计了统一的环境描述子,并通过描述子之间的距离来判定是否产生回环。本文在公开数据集和实车采集数据进行了大量实验,证明了所提出算法框架在定位精度、建图效率方面都能媲美现有优秀的激光SLAM方案,另外在大场景建图和快速点云关联匹配方面具有明显的优势。
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