基于点云极化表征与孪生网络的智能车定位

作     者：陶倩文 胡钊政 万金杰 胡华桦 张明 TAO Qianwen;HU Zhaozheng;WAN Jinjie;HU Huahua;ZHANG Ming

作者机构：武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 武汉理工大学信息工程学院武汉430070 武汉理工大学重庆研究院重庆401120 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2023年第45卷第4期

页      面：1163-1172页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0803[工学-光学工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：武汉市科技局基金(2020010601012165,2020010602011973) 重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0978) 国家重点研发计划(2021YFB2501100)。 

主　　题：智能车定位 点云极化表征 地图匹配 孪生网络 

摘      要：基于3维激光雷达(LiDAR)的智能车定位在地图存储空间与匹配效率、准确率等方面仍存在诸多问题。该文提出一种轻量级点云极化地图构建方法:采用多通道图像模型对3维点云进行编码生成点云极化图,利用孪生网络结构提取并训练点云极化指纹,结合轨迹位姿信息构建点云极化地图。还提出一种基于点云极化地图匹配的智能车定位方法:采用孪生网络对查询指纹与地图指纹进行相似度建模实现快速的地图粗匹配,采用基于2阶隐马尔可夫模型(HMM2)的地图序列精确匹配方法获取最近的地图节点,通过点云配准计算车辆位姿。使用实地数据集和公开的KITTI数据集进行测试。实验结果表明,地图匹配准确率高于96%,定位平均误差约为30 cm,并对不同类型的LiDAR传感器与不同的场景具有较好的鲁棒性。