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面向智能网联汽车的3D激光雷达定位
| 论文题名： | 面向智能网联汽车的3D激光雷达定位 |
| 关键词： | 智能网联汽车;3D激光雷达;融合式定位;位姿-特征地图;自适应局部地图 |
| 摘要： | 智能网联汽车是中国制造2025的重要组成部分，在我国未来的国家建设规划中，它肩负着降低交通事故、提高交通效率和节能减排的责任。其中，定位技术作为智能网联汽车的基础关键技术，需求也日益剧增。传感器定位技术就是其重要组成部分。激光雷达是未来智能网联汽车的核心传感器，近年来其定位技术受到越来多的关注。 激光雷达定位系统有两个重要指标：实时性、精准度。但这两者很难做到兼顾。满足实时性的系统必然需要简化数据计算，从而无法保证精准度；而能确保精准度的定位系统，必然需要进行大量细粒度的点云数据计算，增加智能网联汽车的计算平台成本和能源消耗的同时，也会使系统失去实时性保障。 在本文中，我们提出了一种基于激光雷达的融合式定位方案，将同时定位和建图（SLAM）中的里程计定位方案和先验地图配准定位方案进行融合，其定位结果可以同时满足实时性和精准度的要求。本文贡献分为以下三个部分： （1）设计并实现了一种新颖的地图表示方式：Pose-FeatureMap（位姿-特征地图）。它将构成地图的特征，以关键帧为单位保存，并与它们的观测位姿一同记录在这一新型地图中。与常规的点云地图相比，它强调了关键帧的有序性和独立性，可实现地图的快速分割。 （2）提出了基于Pose-FeatureMap的自适应局部地图提取方案。在上述地图的基础上，车辆进行地图配准定位时，会根据当前定位结果、周围驾驶环境和车辆行驶参数，将车辆附近的关键帧快速选取并拼接为动态的局部地图。相较于全局地图和传统的局部地图提取方式，该地图不仅可以减少配准的计算量，也降低了误匹配概率。 （3）提出了融合激光雷达SLAM的里程计定位和地图配准定位的框架。里程计的定位结果具有实时性和轻量化的特点，但其漂移误差会不断累积增大，最终导致定位结果不可用；基于先验地图的地图配准定位较为精准，但计算量较大，难以满足实时性的需求。该定位框架将这两种不同频率、不同误差的定位结果进行融合，从而确保了定位结果的高精实时性。 使用KITTI数据集和实车采集的校园数据进行实验评估，证明本文的定位方案能够同时满足智能网联汽车定位实时性与精准度的需求。 |
| 作者： | 单涛涛 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 张朝昆;朱向雷 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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