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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种考虑特征点方向及其曲率的多类特征协同优化激光里程计方法，属于测量技术领域。该方法包括以下步骤：监测并获取激光雷达原始点云；将原始点云输入至点云扩展模块，得到扩展点云；将扩展点云分别输入至水平曲率求解模块和垂直曲率求解模块，得到新的具有水平和垂直曲率大小和正负信息的扩展点云；将新的水平曲率扩展点云输入到水平特征点提取模块，将新的垂直曲率扩展点云输入到垂直特征点提取模块，得到六种水平特征点云和六种垂直特征点云；将所有的水平特征点云和垂直特征点云与输入到位姿求解模块，得到估计位姿。本发明提升了传统激光里程计方法在垂直方向的位姿估计精度，满足了智能汽车和机器人对自主高精度定位。
主权项：1.一种考虑特征点方向及其曲率的多类特征协同优化激光里程计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、监测并获取激光雷达原始点云，将原始点云输入至点云扩展模块，在点云扩展模块中对原始点云进行排序和镜像扩展后得到扩展点云数据；S2、将扩展点云分别输入至水平曲率求解模块和垂直曲率求解模块，在水平曲率求解模块中，计算激光点水平方向的曲率大小和曲率正负信息，在垂直曲率求解模块中，计算激光点垂直方向的曲率大小和曲率正负信息，得到新的具有水平和垂直曲率大小和正负信息的扩展点云；S3、将新的扩展点云分别输入到水平特征点提取模块和垂直特征点提取模块；在水平特征点提取模块中，在水平方向按照曲率大小和正负进行特征点的提取，得到五种水平特征点云；在垂直特征点提取模块中，在垂直方向按照曲率大小和正负进行特征点的提取，得到五种垂直特征点云；S4、将六种水平特征点云和六种垂直特征点云输入到位姿求解模块，在位姿求解模块中，将特征点云在相邻帧之间进行匹配，然后根据匹配的结果进行优化，得到估计的帧间位姿变换结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种考虑特征点方向及其曲率的多类特征协同优化激光里程计方法
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