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公开(公告)号：CN113066105A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110362412.X
申请日：2021-04-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了激光雷达和惯性测量单元融合的定位与建图系统及方法，解决了纯激光SLAM算法中存在的高度误差累积问题。首先对激光雷达和IMU进行联合标定。激光雷达获取原始点云数据，送入激光里程计。IMU获取激光雷达位姿送入激光里程计。激光里程计包括高频激光里程计和低频激光里程计；高频激光里程计对原始点云数据进行运动畸变去除以及特征点提取，得到特征点云，针对前后两次激光帧对应的特征点云进行配准，激光雷达的位姿差值。低频激光里程计，选取关键帧，针对当前关键帧与局部点云地图进行匹配，得到激光雷达的激光里程计位姿并输出。构建因子图模型进行优化求解得到优化后的变量节点，得到激光雷达在世界坐标系下的位姿以及3D点云地图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113066105B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110362412.X
申请日：2021-04-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了激光雷达和惯性测量单元融合的定位与建图系统及方法，解决了纯激光SLAM算法中存在的高度误差累积问题。首先对激光雷达和IMU进行联合标定。激光雷达获取原始点云数据，送入激光里程计。IMU获取激光雷达位姿送入激光里程计。激光里程计包括高频激光里程计和低频激光里程计；高频激光里程计对原始点云数据进行运动畸变去除以及特征点提取，得到特征点云，针对前后两次激光帧对应的特征点云进行配准，激光雷达的位姿差值。低频激光里程计，选取关键帧，针对当前关键帧与局部点云地图进行匹配，得到激光雷达的激光里程计位姿并输出。构建因子图模型进行优化求解得到优化后的变量节点，得到激光雷达在世界坐标系下的位姿以及3D点云地图。
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公开(公告)号：CN114608568B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210160719.6
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明针对室内外多场景定位算法选取与切换问题，提出了一种基于多传感器信息即时融合定位方法，解决了单一传感器鲁棒性差、精确度低、实时性差的问题。包括：步骤一、通过雷达利用NDT方法确定无人车平台的当前位置与姿态，并采用欧式距离残差的方法求解定位置信度；步骤二、将GPS和组合惯导发布的原始定位信息与步骤一得到的当前位置与姿态进行匹配，采用基于滑动窗口和LO‑RANSAC方法进行GPS定位信息的置信度估计，得到经过时间戳对齐的激光雷达和GPS定位信息配对点集；步骤三、将步骤一得到的当前位置与姿态和定位置信度以及步骤二得到的激光雷达和GPS定位信息配对点集结合IMU位姿信息采用UKF方法进行融合，得到无人车平台实时高精度定位结果。
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公开(公告)号：CN114596360B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210161358.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于图拓扑的双阶段主动即时定位与建图算法，该算法分为全局/局部两阶段；首先，算法获取到无人平台当前的位姿，位姿图和导航地图，计算局部前沿点和候选回环点。若上述点存在，则进入局部探索阶段，通过快速随机生成树算法构建局部拓扑图，利用Dijkstra算法求解到达局部拓扑图的任意顶点的最短路径，对路径集根据局部探索与主动回环联合目标函数进行打分，求解最优路径，同时根据局部拓扑图和局部前沿点更新全局拓扑图和全局前沿点。反之，在局部范围无局部前沿点且无回环需求时，算法进入全局探索阶段，无人平台依据全局拓扑图前往未探索区域重新进行局部探索，直到完成指定区域探索之后，返回出发点，探索任务完成。
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公开(公告)号：CN114608568A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210160719.6
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明针对室内外多场景定位算法选取与切换问题，提出了一种基于多传感器信息即时融合定位方法，解决了单一传感器鲁棒性差、精确度低、实时性差的问题。包括：步骤一、通过雷达利用NDT方法确定无人车平台的当前位置与姿态，并采用欧式距离残差的方法求解定位置信度；步骤二、将GPS和组合惯导发布的原始定位信息与步骤一得到的当前位置与姿态进行匹配，采用基于滑动窗口和LO‑RANSAC方法进行GPS定位信息的置信度估计，得到经过时间戳对齐的激光雷达和GPS定位信息配对点集；步骤三、将步骤一得到的当前位置与姿态和定位置信度以及步骤二得到的激光雷达和GPS定位信息配对点集结合IMU位姿信息采用UKF方法进行融合，得到无人车平台实时高精度定位结果。
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公开(公告)号：CN114596360A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210161358.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于图拓扑的双阶段主动即时定位与建图算法，该算法分为全局/局部两阶段；首先，算法获取到无人平台当前的位姿，位姿图和导航地图，计算局部前沿点和候选回环点。若上述点存在，则进入局部探索阶段，通过快速随机生成树算法构建局部拓扑图，利用Dijkstra算法求解到达局部拓扑图的任意顶点的最短路径，对路径集根据局部探索与主动回环联合目标函数进行打分，求解最优路径，同时根据局部拓扑图和局部前沿点更新全局拓扑图和全局前沿点。反之，在局部范围无局部前沿点且无回环需求时，算法进入全局探索阶段，无人平台依据全局拓扑图前往未探索区域重新进行局部探索，直到完成指定区域探索之后，返回出发点，探索任务完成。
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