公开(公告)号：CN119354208B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411463377.0

申请日：2024-10-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐启敏 ,  姚钰欢 ,  赵鑫 ,  李旭

IPC: G01C21/28 ,  G06T7/73 ,  G06T5/70 ,  G06T7/10 ,  G06V10/77 ,  H04W4/02 ,  H04W4/40 ,  G01C21/16 ,  G01S17/86

Abstract: 本发明公开了一种基于LiDAR/IMU/UWB紧耦合里程计技术的车辆定位方法。该方法首先对原始点云数据进行预处理，包括点云畸变去除、地面和非地面点云分割，从而为LiDAR关键帧里程计的位姿估计与后续的点云建图提供了基础；进而，构建紧耦合模型，包括基于IMU预积分的模型和UWB距离观测的模型，并进行局部因子图优化，从而能在城市特征退化环境下为LiDAR关键帧里程计提供一个较为准确的位姿初值。最后，对LiDAR关键帧进行优化，根据局部优化后的位姿初值将静态边缘点云投影到世界坐标系下，并利用“边缘点—直线”构成的约束来进一步优化当前位姿。本方法在SLAM特征退化环境下具有良好的定位性能，能够实现更准确的车辆定位。

公开(公告)号：CN119354208A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411463377.0

申请日：2024-10-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐启敏 ,  姚钰欢 ,  赵鑫 ,  李旭

IPC: G01C21/28 ,  G06T7/73 ,  G06T5/70 ,  G06T7/10 ,  G06V10/77 ,  H04W4/02 ,  H04W4/40 ,  G01C21/16 ,  G01S17/86

Abstract: 本发明公开了一种基于LiDAR/IMU/UWB紧耦合里程计技术的车辆定位方法。该方法首先对原始点云数据进行预处理，包括点云畸变去除、地面和非地面点云分割，从而为LiDAR关键帧里程计的位姿估计与后续的点云建图提供了基础；进而，构建紧耦合模型，包括基于IMU预积分的模型和UWB距离观测的模型，并进行局部因子图优化，从而能在城市特征退化环境下为LiDAR关键帧里程计提供一个较为准确的位姿初值。最后，对LiDAR关键帧进行优化，根据局部优化后的位姿初值将静态边缘点云投影到世界坐标系下，并利用“边缘点—直线”构成的约束来进一步优化当前位姿。本方法在SLAM特征退化环境下具有良好的定位性能，能够实现更准确的车辆定位。