【摘 要】
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随着科学不断发展以及人们对美好与便捷生活的向往,自动驾驶技术得到了广泛关注,定位结果的准确性将直接影响到自动驾驶技术中路径规划和导航的结果。在定位与建图的过程中,相机可以获取良好的环境图像信息,但是不适用于低纹理和光线变化的环境。激光雷达则是具有丰富的几何结构信息,所以基于视觉和激光传感器融合具有良好的互补性。本文提出一种基于相机和多线激光雷达融合定位与建图算法,增强整个系统的鲁棒性和结果的准确性
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随着科学不断发展以及人们对美好与便捷生活的向往,自动驾驶技术得到了广泛关注,定位结果的准确性将直接影响到自动驾驶技术中路径规划和导航的结果。在定位与建图的过程中,相机可以获取良好的环境图像信息,但是不适用于低纹理和光线变化的环境。激光雷达则是具有丰富的几何结构信息,所以基于视觉和激光传感器融合具有良好的互补性。本文提出一种基于相机和多线激光雷达融合定位与建图算法,增强整个系统的鲁棒性和结果的准确性,本文的主要研究内容如下:首先,对视觉图像数据预处理。提出了一种特征点提取与跟踪算法效果的评价方法,即比较Shi-Tomasi、ORB、SIFT、SURF四种主流特征点提取算法分别进行KLT跟踪的结果,根据实验结果选用效果最好的一组方法,并且对特征点进行均匀化处理,避免过于集中的特征点影响跟踪与优化。采用LSD算法完成图像中线特征的提取,提出了一种线特征筛选的改进算法,即去除图像中相似描述的线特征,减少线特征误匹配并且提升计算效率。使用了激光雷达辅助视觉初始化,结合点云信息可以有效的避免视觉在初始化过程中产生尺度丢失的缺陷。然后,对激光雷达点云数据预处理。完成了点云降采样、地面点云分割、物体分割处理,可以在保留点云有用特征的同时减少后期处理数据量。随后在此基础上提取点云中的边缘点特征和平面点特征,用于点云帧间匹配并且作为约束条件优化位姿。最后,为了获取更好的定位与建图结果,本文提出了一种基于滑动窗口的视觉点线特征和点云特征约束的视觉激光融合算法,即根据视觉关键帧间的点、线特征关系和点云帧间的边缘点、平面点特征关系建立代价函数。使用KITTI数据集进行实验,对比Le GO＿LOAM、纯激光、视觉激光融合算法的定位与建图结果。实验表明,对于均方根误差,在00序列下,视觉激光融合算法比Le GO＿LOAM算法、纯激光算法分别减少了61.9%和97.8%;在05序列下,视觉激光融合算法比Le GO＿LOAM算法、纯激光算法分别减少了44.6%和91.7%。说明视觉激光融合算法比纯激光在定位与建图的方面效果要好很多,可以有效的弥补单个传感器的缺陷,明显提高了算法的准确性和鲁棒性,并且比Le GO＿LOAM融合算法效果好。
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