【摘 要】
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随着传感器、芯片、人工智能算法等技术的发展,自动驾驶逐渐成为热点。同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是自动驾驶系统中智能导航和环境探索的基础。SLAM可被分为里程计（前端）、后端优化、回环检测和建图四个模块。本文主要关注后端优化和回环检测,针对实际场景下如何融合多传感器信息估计出误差小、一致性强的运动轨迹以及如何提升现有回环检测算
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随着传感器、芯片、人工智能算法等技术的发展,自动驾驶逐渐成为热点。同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是自动驾驶系统中智能导航和环境探索的基础。SLAM可被分为里程计（前端）、后端优化、回环检测和建图四个模块。本文主要关注后端优化和回环检测,针对实际场景下如何融合多传感器信息估计出误差小、一致性强的运动轨迹以及如何提升现有回环检测算法性能的问题展开研究,具体可分为以下几个部分:1、多传感器时间戳同步及内参、外参标定。本文使用的传感器平台主要包含激光雷达、全球卫星导航传感器、惯性测量单元、双目相机等,通过内参、外参标定算法获取各传感器之间的坐标系转换关系,为后续研究奠定基础。本文通过同步电路实现多传感器同步采集功能,在校园环境下采集了数据集用于后续实验。2、提出了一种基于多传感器融合的后端优化算法。本文提出的算法以全局位姿作为顶点,多传感器约束信息作为边建立图,通过构造误差函数的方式建立优化方程。在此基础上,本文利用非线性优化算法求解得到多传感器融合优化后的位姿序列,有效降低了里程计算法在运行过程中的累积误差,提高了地图的全局一致性。3、提出了 一种回环检测描述子增强算法模块。在训练阶段,本文通过成组构造标签避免单帧标签不明确的问题。基于相似度分析,本文使用邻近数据补充回环样本解决了回环样本显著不足的问题,这也使得本文提出的算法具备在无回环数据集上训练,增强回环检测描述子能力的潜力。本文对损失函数进行优化,通过训练网络使网络具备将描述子映射到区分度更强的特征空间的能力。在使用阶段,仅需将特征描述子通过训练得到的网络模块增强即可。本文在KITTI数据集、NCLT数据集及校园真实场景下采集的数据集上进行了测试,充分验证了本文算法的有效性和实用价值。
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