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基于视觉、LiDAR与IMU的实时无人车里程计研究
被引量：
2
1
作者
赵耀忠
咸金龙
高巍
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期197-205,共9页
视觉/LiDAR里程计可以根据传感器数据对无人车在多个自由度上运动的过程进行估计,是无人车定位建图系统的重要组成部分。文中提出了一种使用视觉、LiDAR和IMU进行信息融合的里程计,支持多种运行模式和初始化方式。前端部分采用了改进后...
视觉/LiDAR里程计可以根据传感器数据对无人车在多个自由度上运动的过程进行估计,是无人车定位建图系统的重要组成部分。文中提出了一种使用视觉、LiDAR和IMU进行信息融合的里程计,支持多种运行模式和初始化方式。前端部分采用了改进后的ICP CUDA算法进行激光点云配准,利用光流法对视觉特征进行跟踪,并利用激光点云数据对视觉特征的深度进行估计。后端部分采用了基于滑动窗口的图优化模型,并为视觉和LiDAR关键帧创建状态节点,以前端结果作为量测,将相邻状态节点通过预积分因子关联。文中方案实验结果表明:在城市场景系统平均相对位移精度为0.2%~0.5%,系统全量传感器运行模式(VLIO模式)整体要比关闭视觉的模式(LIO模式)和关闭LiDAR的模式(VIO模式)精度高。文中提出的方法对于提高无人车定位建图系统的精度有着积极意义。
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关键词
无人驾驶
lidar里程计
ICP
状态估计
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职称材料
题名
基于视觉、LiDAR与IMU的实时无人车里程计研究
被引量：
2
1
作者
赵耀忠
咸金龙
高巍
机构
华能伊敏煤电有限责任公司伊敏露天矿
北京百度网讯科技有限公司
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期197-205,共9页
基金
中国华能集团有限公司总部科技项目(HNKJ20-H27)。
文摘
视觉/LiDAR里程计可以根据传感器数据对无人车在多个自由度上运动的过程进行估计,是无人车定位建图系统的重要组成部分。文中提出了一种使用视觉、LiDAR和IMU进行信息融合的里程计,支持多种运行模式和初始化方式。前端部分采用了改进后的ICP CUDA算法进行激光点云配准,利用光流法对视觉特征进行跟踪,并利用激光点云数据对视觉特征的深度进行估计。后端部分采用了基于滑动窗口的图优化模型,并为视觉和LiDAR关键帧创建状态节点,以前端结果作为量测,将相邻状态节点通过预积分因子关联。文中方案实验结果表明:在城市场景系统平均相对位移精度为0.2%~0.5%,系统全量传感器运行模式(VLIO模式)整体要比关闭视觉的模式(LIO模式)和关闭LiDAR的模式(VIO模式)精度高。文中提出的方法对于提高无人车定位建图系统的精度有着积极意义。
关键词
无人驾驶
lidar里程计
ICP
状态估计
Keywords
autonomous driving
lidar
odometry
ICP
state estimation
分类号
V323.19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于视觉、LiDAR与IMU的实时无人车里程计研究
赵耀忠
咸金龙
高巍
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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