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基于局部地图联合优化的LiDAR-IMU紧耦合slam算法研究

基于局部地图联合优化的LiDAR-IMU紧耦合SLAM算法研究

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作者：庞成林山东大学

学位级别：硕士

随着科技进步和社会发展,移动机器人在许多领域得到了广泛应用,在电力巡检、智能驾驶、无人机测绘等领域发挥着重要作用。而机器人定位和建图技术(slam)则是对移动机器人智能化发展起着决定性作用的关键技术。特别是当移动机器人开始被... 详细信息

随着科技进步和社会发展,移动机器人在许多领域得到了广泛应用,在电力巡检、智能驾驶、无人机测绘等领域发挥着重要作用。而机器人定位和建图技术(slam)则是对移动机器人智能化发展起着决定性作用的关键技术。特别是当移动机器人开始被越来越多地用于复杂、多变的工作环境时,单一传感器slam技术已经无法满足应用需求,而基于多源传感器融合的slam技术则成为了新的发展方向。本文结合多源传感器融合的发展趋势和Laser slam的发展现状,以提高移动机器人的环境感知的智能化及其在复杂环境中的定位精度为研究目标。从LiDAR和IMU传感器入手,对LiDAR-IMU紧耦合slam算法进行研究,所完成的主要研究内容可概括为以下几个方面:首先,提出了基于残差的IMU位姿数据非线性优化。建立了 IMU的运动模型,分析了 IMU数据中Bias对IMU位姿估计的影响。通过IMU数据增量积分的方法,实现了 IMU测量的预积分,并纳入非线性优化框架对IMU位姿数据进行联合优化。之后,提出了基于IMU数据的LiDAR点云数据去畸变方法。利用IMU测量数据,通过线性插值的方法去除LiDAR点云中由于高速运动的产生的畸变,改进了传统单一传感器线性插值去畸变的滞后性。对点云进行梳理、去噪、降低点云数量。通过曲率提取边缘和平面特征,结合基于边缘特征和平面特征进行配准,进而实现整体点云配准。然后,针对LiDAR和IMU坐标系不统一的问题,提出了可用于三维激光器的离线LiDAR-IMU外参标定方法,并结合时间硬同步,实现了时间和空间上的对齐。在后端优化部分中,针对非线性优化过程中计算量过大等问题,提出了基于局部地图的多传感器联合优化框架。在局部地图中,通过滑动窗口建立局部激光雷达优化残差,并结合先验信息实现联合优化框架。通过位姿图优化的方法以及回环检测等手段实现轨迹图的优化,对里程计的累计误差进行修正。最后,设计实验,验证了本文方法的有效性,证明本文所提出的算法与legooam相比具有较小的累计误差,精度高于前者。

关键词：紧耦合slam IMU预积分 LiDAR-IMU联合优化

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崎岖地形下无人车激光雷达与惯导耦合定位与建图技术

崎岖地形下无人车激光雷达与惯导耦合定位与建图技术

引用

作者：李佳潞哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的快速发展,无人车自动驾驶技术正被广泛应用于城市交通、国防安全等邻域。与城市道路的结构化路面相比,野外崎岖地形下的无人车自动驾驶技术存在更大的挑战。即时定位与建图技术（Simultaneous Localization And Mappi... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,无人车自动驾驶技术正被广泛应用于城市交通、国防安全等邻域。与城市道路的结构化路面相比,野外崎岖地形下的无人车自动驾驶技术存在更大的挑战。即时定位与建图技术（Simultaneous Localization And Mapping,slam）作为无人车环境感知的重要部分,用来实现在无卫星定位信号时的无人车自定位以及构建高精度的环境地图。然而,崎岖路面极易降低slam算法定位与环境建图精度。因此,本文对于崎岖路面下的激光雷达slam、栅格地图构建等进行了如下研究:为了增加崎岖路面下激光雷达里程计的定位精度,本文提出了一种崎岖地形下的激光雷达里程计算法。该算法采用体素滤波对原始点云进行降采样,采用半径滤波剔除了离群点;而后,根据崎岖地形特性,基于点云曲率,将点云分成边缘点和平面点;为了提升特征匹配精度,高效地对两类点云进行分配,本文利用了一种基于子区域的特征提取方法;基于得到的边缘点和平面点,进一步构建点线、点面特征,通过点线匹配和点面匹配将前后两帧点云关联起来,构建约束方程,利用LM算法求解里程计信息。为了降低崎岖路面带来的无人车振动干扰,本文采用惯导输出作为校正依据,消除点云运动畸变,并构建惯导预积分模型,基于惯导预积分建立了惯导与激光雷达紧耦合算法,有效提升了崎岖地形下法向定位精度。为了提升崎岖地形下建图精度,本文还提出一种基于关键帧的滑动窗口建图算法,利用G-N优化方法将关键帧点云与之前的n个关键帧进行匹配,以平滑由崎岖路面带来的环境建图误差,并通过回环检测进一步减小slam系统误差。基于得到的三维点云地图,首先利用地面平面拟合算法剔除地图中的地面点,而后根据八叉树原理,采用Octomap库进行膨胀得到三维概率地图,再投影得到了二维栅格地图。基于KITTI数据集以及真实环境中的结构化路面、崎岖路面等场景,本文开展了一系列实验以验证本文紧耦合slam算法的定位及建图精度,并基于二维栅格地图进行了路径规划测试。实验证明,本文slam算法不论在结构化路面还是崎岖路面,其平面定位精度较高,且在法向的误差也较小,能够实现高精度的自定位并建立准确的环境地图以支撑无人车的路径规划等任务需求。本文的研究成果可以为野外崎岖地形下的环境感知提供技术参考及解决方案。

关键词：崎岖地形激光雷达惯导紧耦合slam 栅格地图

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