控制与决策

作者：刘诤轩,王亮,李和平,程健

单位：北京工业大学 信息学部,北京 100124,,北京工业大学 信息学部,北京 100124,,煤炭科学研究总院有限公司 矿山大数据研究院,北京 100013,,煤炭科学研究总院有限公司 矿山大数据研究院,北京 100013,

关键词：2D激光雷达;室外定位;双目视觉;栅格地图;证据理论;栅格地图匹配

基金：国家自然科学基金项目(61772050)；辽宁省自然科学基金项目(2020-KF-22-02)；天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项重点项目(2021-TD-ZD002).

高精度的定位对于自动驾驶至关重要.2D激光雷达作为一种高精度的传感器被广泛应用于各种室内定位系统.然而在室外环境下,大量动态目标的存在使得相邻点云的匹配变得尤为困难,且2D激光雷达的点云数据存在稀疏性的问题,导致2D激光雷达在室外环境下的定位精度极低甚至无法实现定位.为此,提出一种融合双目视觉和2D激光雷达的室外定位算法.首先,利用双目视觉作为里程计提供相对位姿,将一个局部时间窗口内多个时刻得到的2D激光雷达数据融合成一个局部子图;然后,采用DS证据理论融合局部子图中的时态信息,以消除动态目标带来的噪声;最后,利用基于ICA的图像匹配方法将局部子图与预先构建的全局先验地图进行匹配,消除里程计的累积误差,实现高精度定位.在KITTI数据集上的实验结果表明,仅利用低成本的双目相机和2D激光雷达便可实现较高精度的定位,所提出算法的定位精度相比于ORB-SLAM2里程计最高可提升37.9%.

来源：2023年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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