【摘 要】
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同步定位与建图（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）技术是无人驾驶技术的定位感知模块的基础技术之一,其提供载体的自身位置和姿态等信息。该技术主要采用激光雷达、摄像头等传感器采集车辆环境的信息,并将通过和历史数据进行匹配,最终通过计算得到车辆的位置和姿态。由于激光雷达采集的点云数据语义信息相对匮乏,传统的激光惯性SLAM系统使用结构信息完成点云数据的
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同步定位与建图（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）技术是无人驾驶技术的定位感知模块的基础技术之一,其提供载体的自身位置和姿态等信息。该技术主要采用激光雷达、摄像头等传感器采集车辆环境的信息,并将通过和历史数据进行匹配,最终通过计算得到车辆的位置和姿态。由于激光雷达采集的点云数据语义信息相对匮乏,传统的激光惯性SLAM系统使用结构信息完成点云数据的特征点筛选,也即通过曲率筛选边缘特征和平面特征。在复杂的城市路况下,仅仅通过曲率难以从点云数据中获取有效且鲁棒的结构信息,同时也难以添加关键帧筛选模块。为了解决上述问题,设计了一种基于可靠平面估计和关键帧的激光惯性SLAM系统,该系统能够在较城市路况下以较高精度估计载体位姿。主要内容如下:（1）提出渐进式优化相邻雷达帧的位姿,将惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）的积分位姿作为位姿估计初值,使用相邻雷达帧之间的特征点匹配对来优化位姿初值,避免积分位姿的误差过大,影响局部地图中的特征点匹配。（2）提出可靠平面的概念,用于减少在较稠密的局部地图点云中存在的平面歧义性。将拥有相同特征点的平面特征匹配对进行关联得到可靠平面,最终生成更精确的平面残差约束。（3）引入了一种关键帧筛选机制,该机制使用可靠平面的数量来衡量局部地图点云中结构信息的丰富程度,进而完成关键帧的筛选。该机制保证了局部地图在更新过程中能够最大程度的保留结构信息,同时最大程度减少冗余。本文在真实场景下对本文所设计的SLAM系统所建点云地图进行了定性分析,在公开数据集MVSEC上进行定量分析,并和当前前沿定位算法进行对比。实验结果证明,本文所设计的SLAM系统通过优化相邻雷达帧的位姿估计、引入可靠平面估计以及关键帧筛选机制等策略有效提高了算法的定位和建图的精度。
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