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动态场景下基于地面分割与回环优化的激光雷达定位与建图系统
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作者 郭致远 刘瑞 +1 位作者 赵轩 王姝 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期302-308,共7页
激光雷达同时定位与建图(LiDAR SLAM)技术通常适用于静态环境下,而在动态场景下,定位与建图效果会受到影响;同时,地面分割模块通常用作点云分类处理,然而地面欠分割问题会影响特征点的选择;并且,通常的框架只使用一种回环检测方法,这可... 激光雷达同时定位与建图(LiDAR SLAM)技术通常适用于静态环境下,而在动态场景下,定位与建图效果会受到影响;同时,地面分割模块通常用作点云分类处理,然而地面欠分割问题会影响特征点的选择;并且,通常的框架只使用一种回环检测方法,这可能会导致漏检现象。针对上述问题,提出一种动态场景下基于地面分割与回环优化的LiDAR SLAM系统(GSLC-SLAM)。首先,利用lmnet对点云进行动态剔除,该算法将生成的距离图像与残差图像作为网络的输入,并通过SalsaNext网络预测出动态物体;其次,利用高效的gridestiamte算法进行地面分割,该算法利用不均匀网格划分的方法来减少网格的数量,从而保证分割的效率,并利用正交性、高度和平坦度这3个指标进一步筛选地面点;最后,使用由LinK3D(Linear Keypoints for Three Dimensions point cloud)描述子与BoW3D(Bag of Words for Three Dimensions point cloud)词袋构成的新回环检测方法检测回环,该方法利用边缘特征点生成描述子,使用类似于汉明距离的方式进行描述子匹配,并采用类似于词袋的方法构建BoW3D作为LinK3D描述子的数据库,从而对关键帧提取的描述子进行存储以及回环检测。在数据集KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago)上的实验结果表明,在KITTI00、02与05序列中与Lego-Loam(Lightweight and ground-optimized LiDAR odometry and mapping)相比,GSLC-SLAM的均方根误差(RMSE)分别降低了5.8%,78.2%,12.5%;相较于F-LOAM(Fast LiDAR Odometry And Mapping),在KITTI00与05序列中GSLC-SLAM的RMSE分别降低了76.7%和53.8%,而在KITTI02序列中GSLC-SLAM表现不佳。经过验证可知,GSLC-SLAM可以有效减少动态物体的干扰、精确分割地面点并减少回环检测的漏检,进而使系统定位精度更高且更鲁棒。 展开更多
关键词 动态检测 地面分割 回环检测 激光雷达同步定位与 自动驾驶
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基于筛选策略的动态环境下激光SLAM算法 被引量:2
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作者 徐晓苏 王睿 姚逸卿 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期681-689,695,共10页
现有的同步定位与建图(SLAM)方法在理想条件下运行稳定,但在动态环境中会因移动物体特征点云的误匹配导致定位误差增大。为解决此问题,提出了一种动态点云检测算法。首先利用惯性测量装置信息对点云数据预处理,包含去畸变等操作;然后剔... 现有的同步定位与建图(SLAM)方法在理想条件下运行稳定,但在动态环境中会因移动物体特征点云的误匹配导致定位误差增大。为解决此问题,提出了一种动态点云检测算法。首先利用惯性测量装置信息对点云数据预处理,包含去畸变等操作;然后剔除地面点云,采用弯曲体素结构对非地面点云进行聚类;接着,通过匈牙利算法关联和匹配两帧之间的聚类,同时利用惯性信息统一坐标系;最后设计一种筛选策略,先用边界框交并比和质心速度粗略筛选动态聚类,再用z轴(高度)分布相似性进行精细筛选。实验结果表明,所提算法能够识别并滤除实验环境中的大部分动态点云聚类;与LIO-SAM算法相比,四种场景下的定位均方根误差平均降低了17.75%;平均精确率和召回率相比Removert分别提升14.81%和5.90%。 展开更多
关键词 激光同步定位与建图 动态环境 动态点云检测 筛选策略
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退化环境中基于空间几何特征的激光SLAM方法 被引量:2
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作者 何登科 曾天乐 +2 位作者 晏非凡 何云艳 杨天娇 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期537-546,共10页
针对同步定位与地图构建(SLAM)在无全球定位系统(GPS)信号、缺乏环境特征纹理的退化环境中出现定位失败、建图重叠漂移和无法实时运行的问题,提出了一种基于空间几何特征的激光SLAM方法。算法前端设计了一种基于空间线面几何特征的特征... 针对同步定位与地图构建(SLAM)在无全球定位系统(GPS)信号、缺乏环境特征纹理的退化环境中出现定位失败、建图重叠漂移和无法实时运行的问题,提出了一种基于空间几何特征的激光SLAM方法。算法前端设计了一种基于空间线面几何特征的特征点提取方式,依据点线面约束构建点云配准残差函数,采用高斯-牛顿法优化残差以实现点云配准。算法后端基于关键帧构建子图,通过子图间的map-to-map匹配来获得精确位姿,采用插值融合前后端位姿,实现了全局定位优化。仿真与实际退化环境中的实验结果表明:所提算法在20 m的里程计测试中位姿估算误差小于5%;退化环境中的建图效果优于Hector、Gmapping和Cartographer算法,地图更新平均速度提高近4倍。 展开更多
关键词 激光同步定位与建图 特征提取 环境感知 退化环境
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多分辨率去动点的IMU激光雷达定位方法 被引量:1
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作者 杨智宇 陆佳红 +1 位作者 杜力 鞠浩 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第12期113-117,共5页
在激光雷达(LiDAR)同步定位与建图(SLAM)中,提取通用、稳定和高效的特征实现高精度匹配是定位的关键问题。针对LiDAR SLAM空间动态环境中移动物体特征点匹配导致定位精度不高以及鲁棒性差的问题,运用地面平面拟合算法处理陡坡的地面分割... 在激光雷达(LiDAR)同步定位与建图(SLAM)中,提取通用、稳定和高效的特征实现高精度匹配是定位的关键问题。针对LiDAR SLAM空间动态环境中移动物体特征点匹配导致定位精度不高以及鲁棒性差的问题,运用地面平面拟合算法处理陡坡的地面分割;利用多分辨率的区域图像去除移动物体,提高匹配精度;利用因子图联合优化共同提高位姿估计精度。试验结果表明:该方法对比LeGO-LOAM等传统定位算法绝对轨迹误差降低79.8%,有效地提升了系统定位精度和鲁棒性能。 展开更多
关键词 同步定位与 多传感器融合 动态环境 激光雷达同步定位与 自动驾驶车辆定位
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