【摘 要】
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近年来,随着人工智能、传感器技术的飞速发展,智能车辆逐渐成为当下研究的热点问题。智能车辆可以借助车载传感器感知周围环境进而对智能车辆自身进行定位,在当下众多的车载传感器中,相机虽价格低廉但是其易受光照的影响进而无法保证构建的环境地图及后续定位的准确性,而三维激光雷达具有测量精度高、距离远且不受光照因素的影响等优点,这些优点均适宜运用于智能车辆。针对传统的基于全球卫星导航系统和惯性测量单元的组合导航
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近年来,随着人工智能、传感器技术的飞速发展,智能车辆逐渐成为当下研究的热点问题。智能车辆可以借助车载传感器感知周围环境进而对智能车辆自身进行定位,在当下众多的车载传感器中,相机虽价格低廉但是其易受光照的影响进而无法保证构建的环境地图及后续定位的准确性,而三维激光雷达具有测量精度高、距离远且不受光照因素的影响等优点,这些优点均适宜运用于智能车辆。针对传统的基于全球卫星导航系统和惯性测量单元的组合导航的定位信息不准确、定位漂移大等问题,本文选择采用三维激光雷达作为主传感器构建三维点云地图从而实现智能车的自身定位来解决上述问题。本文的主要研究内容如下:（1）本文针对原始的激光雷达数据所存在的数据量大、离群点以及地面点云过多等问题,对原始的激光雷达数据进行预处理。首先对采集的激光雷达数据进行体素滤波处理,能够有效的减少激光雷达的数据量;然后进行半径滤波处理剔除掉离群点;再选取随机采样一致性算法（Random Sampling Consensus,RANSAC）去除地面点云;最后去除了点云在运动过程中产生的点云畸变。（2）针对在校园情境下只使用激光里程计构建三维点云地图会产生点云地图重影、精度不高的问题,本文搭建了以图优化算法为主的三维点云建图框架,首先对当今主流的点云帧间配准算法进行实验对比,择优选择正态分布变换（Normal Distributions Transform,NDT）算法作为本文的点云配准算法,用激光里程计构建位姿图;然后再添加GPS约束、改进后的回环检测约束;最后再对位姿图进行优化,得到优化后的三维点云地图。（3）针对传统的GPS与IMU融合的定位算法中当GPS信号丢失时定位精度不高的问题,本文设计了融合IMU的三维定位算法。首先进行了多传感器间的空间同步和时间同步;然后再设计了融合IMU的三维定位算法,在传感器融合算法中选择采用无迹卡尔曼滤波算法将激光雷达的点云数据与IMU数据进行融合,最终得到精度较高的定位信息。（4）搭建了智能车辆平台,对各个传感器进行了简要的介绍,然后在校园内采集了不同情况下的数据,将上述的建图算法和定位算法进行了实验验证,最终数据表明本文算法能构建较为准确的三维点云地图,有效的消除地图重影,且融合定位算法能得到较高的定位结果。
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