【摘 要】
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术主流3D激光传感器为机械3D激光雷达,但因其内置旋转部件所以寿命比较短,同时采用水平线性扫描模式,在识别周围环境时会出现盲区。而固态3D激光雷达内无旋转部件所以寿命比较长,同时采用无重复路径的扫描模式,可以减少盲区,因此利用固态3D激光雷达进行SLAM逐渐成为一种趋势,但是固态3D激光雷达的扫
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术主流3D激光传感器为机械3D激光雷达,但因其内置旋转部件所以寿命比较短,同时采用水平线性扫描模式,在识别周围环境时会出现盲区。而固态3D激光雷达内无旋转部件所以寿命比较长,同时采用无重复路径的扫描模式,可以减少盲区,因此利用固态3D激光雷达进行SLAM逐渐成为一种趋势,但是固态3D激光雷达的扫描角有限、扫描路径不重复,这些都会对位姿的求解带来一定的难度。针对这些问题,本课题基于固态3D激光雷达的SLAM技术进行研究,主要工作如下:（1）针对固态3D激光雷达的视场角小、扫描路径不重复等数据特点,本文对固态3D激光雷达点云数据的提取进行了研究,提出一种针对固态3D激光雷达的点云阈值分段滤波改进算法。首先利用点云分割分离地面与视场范围内的点,其次根据车辆不同的行进速度及轨迹选取合适的下采样滤波指标,最后通过预处理前后的对比实验,验证本文算法剔除杂点的准确性。（2）在特征点提取中,通常采用一次选点方法进行特征点的计算,但这样可能会降低特征点提取的准确性,因此本文提出二次提取特征改进算法与配准优化算法。首先通过对相同场景下利用两种不同曲率公式同时进行特征点的计算,将选出来的特征点进行结合,再进行非线性优化来求解位姿,完成点云粗配准,然后根据车辆运行速度阈值运用迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）法完成精配准,最后通过与模拟轨迹进行对比实验,验证了本文算法有更好的配准度。（3）随着时间的积累,固态3D激光雷达的位姿累计误差越来越大。当固态3D激光雷达到达曾经经过的场景时,会因为不能识别到此场景而出现位置偏差,因此本文提出一种基于图论的闭环检测改进算法优化地图。通过设置时间差来优化关键帧点云数据的选取,设置速度与距离共视阈值方法进行ICP配准来优化闭环检测位姿。通过对比在相同场景下闭环检测优化前后的建图效果,验证了闭环检测优化对于建图精度的重要性。本文基于固态3D激光雷达分别在数据筛选、特征点提取、点云配准和闭环检测方面对传统算法进行了改进,有利于提升固态3D激光雷达的性能与实用性。
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