【摘 要】
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随着无人驾驶汽车成为汽车工业新的突破方向,计算机科学、汽车工业正逐步交互渗透。传统的GPS定位方式,信号易受到高楼等障碍物的遮挡,且GPS信号迟滞较大,不利于车辆的实时定位。利用相机/激光雷达等传感器实现实时定位的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术成为契合无人驾驶的核心技术之一。针对同时定位与建图技术,提出一种融合相机、IMU
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随着无人驾驶汽车成为汽车工业新的突破方向,计算机科学、汽车工业正逐步交互渗透。传统的GPS定位方式,信号易受到高楼等障碍物的遮挡,且GPS信号迟滞较大,不利于车辆的实时定位。利用相机/激光雷达等传感器实现实时定位的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术成为契合无人驾驶的核心技术之一。针对同时定位与建图技术,提出一种融合相机、IMU、激光雷达多传感器数据融合的三维地图构建方法,并通过KITTI数据集离线实验和实际道路环境实验进行实验分析、验证。主要的研究内容包括:1.研究融合IMU与相机信息的视觉惯性里程计算法。标定相机-IMU外参关系,用高分辨率相机作为图像数据的输入,内置于该相机的惯性测量单元作为无人车角速度和加速度的输入。在图像数据预处理阶段,提出自适应光照条件变化的Harris特征点提取算法,解决室外光照度多变场景Harris特征点分布不均问题;采用稀疏光流追踪Harris特征点,对室外场景相机帧间位姿变换进行粗估计;应用IMU预积分方法,解决IMU数据过于密集而影响系统实时运算的问题;提出一种IMU预积分和视觉运动结构对齐求解尺度因子的方法,有效解决视觉测量的绝对尺度问题;最后基于滑动窗口理论对过往关键帧位姿进行优化。2.研究融合高频VIO位姿的激光里程计和三维建图算法。提出一种自适应高度阈值的地面点云分割算法对凸起物进行有效归类;提出一种融合VIO位姿改进激光雷达运动模型的方法,将匀速运动模型改进为多阶段的匀加速模型,解决了点云运动畸变问题;提出一种“平面点”、“边缘点”的特征提取策略,通过构建（点-线）、（点-面）之间的约束关系,来求解两帧点云的位姿变换,解决点云帧间配准问题;基于“帧-局部地图”的匹配方式对位姿进行优化;提出一种融合词袋模型和激光里程计轨迹位姿的回环检测方法,对回环帧进行判定。3.实验分析与验证。搭建无人驾驶实验平台,并利用KITTI数据集和校园实车实验对本文方法进行定位与建图误差分析。相较于传统的室外同时定位与建图方法LEGO＿LOAM,本文方法在各项误差上均有效减少,其中绝对位置误差最大值降低了14.95%,误差均值降低了5.19%。
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