【摘 要】
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随着国家对自动驾驶技术发展的大力支持,当下自动驾驶的热门话题之一是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）,它为后续技术的开发做铺垫。建图和定位可以提供基本技术框架,定位技术是感知模块中关键技术。当今市场中多数应用是基于场景开发,可以发现,基于单一传感器的建图与定位方法无法解决环境退化、采样频率低等问题,所以该建图与定位方案的精度、鲁棒性都有
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随着国家对自动驾驶技术发展的大力支持,当下自动驾驶的热门话题之一是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）,它为后续技术的开发做铺垫。建图和定位可以提供基本技术框架,定位技术是感知模块中关键技术。当今市场中多数应用是基于场景开发,可以发现,基于单一传感器的建图与定位方法无法解决环境退化、采样频率低等问题,所以该建图与定位方案的精度、鲁棒性都有待提高。随着多传感器融合方法的发展,发挥多传感器之间性能互补优势,融合多种传感器的定位与建图方案更能满足大部分场景高精度定位的要求,可以增强算法鲁棒性,因此本课题采用基于激光雷达、惯性测量单元、轮式里程计融合的建图与定位方案。本课题开展以下具体工作:（1）根据本文激光雷达及IMU特点,完成数据处理工作。基于Allan方法对IMU进行误差分析,对雷达和IMU进行外参标定,将标定后的IMU数据对点云数据进行畸变补偿。（2）针对Cartographer算法调参工作量大的问题,设计参数优化方法。分析Cartographer算法原理对参数进行分模块研究。分析结果得出合适的参数取值范围并总结方法。（3）以提高建图精度和定位稳定性为目的,研究LIO-SAM算法中闭环检测原理,可知其精度较差,提出Scan Context融合历史帧闭环检测方法;利用扩展卡尔曼滤波方法,设计里程计与IMU融合定位算法。（4）搭建室内、室外移动小车进行实车验证。实验表明:利用IMU数据对点云运动补偿效果显著;Cartographer参数优化方案具有较好的可行性;Scan Context闭环检测算法鲁棒性更强;里程计与IMU融合定位方法有效解决室内的定位问题,具有更高的定位精度。
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