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申请/专利权人：青岛中鸿重型机械有限公司
摘要：本发明涉及井下定位技术领域，具体涉及一种基于三维激光雷达的井下黑暗环境三维定位建图方法，定位建图步骤为：S1、多传感器安装与时空标定，将三维激光雷达、IMU设置于井下无人驾驶车辆之上，对其进行外参标定，确定其在车辆上的三维空间位置，同时对激光雷达、IMU和轮速计进行时间同步，使获取的传感器数据为同一时间；S2、多传感器融合建图，将获取到的时间同步后的传感器数据输入进迭代扩展卡尔曼滤波器中，形成一个紧耦合的LIO前端系统。本发明通过采用三维激光雷达进行点云采集，解决了传统方案需要依靠UWB等辅助设备的技术问题，且该方案中利用三维激光点云数据，经过一系列数据处理得到车辆高精度定位信息，简单高效。
主权项：1.一种基于三维激光雷达的井下黑暗环境三维定位建图方法，其特征在于，定位建图步骤为：S1、多传感器安装与时空标定，将三维激光雷达、IMU设置于井下无人驾驶车辆之上，对其进行外参标定，确定其在车辆上的三维空间位置，同时对激光雷达、IMU和轮速计进行时间同步，使获取的传感器数据为同一时间；S2、多传感器融合建图，将获取到的时间同步后的传感器数据输入进迭代扩展卡尔曼滤波器中，形成一个紧耦合的LIO前端系统，之后通过欧式距离判断是否触发回环检测，检测到回环后，添加关键帧之间的回环约束，通过Gtsam库对全局关键帧进行优化，得到全局一致的三维点云地图；S3、将三维点云地图转换为二维栅格地图，在建立三维点云地图的过程中，同时建立二维栅格地图，通过欧式聚类去除车体、人等遮挡物的点云，通过计算点云法向量，去除巷道地面及顶部点云，将墙壁的点云投影到世界坐标系的xy平面内，变换成二维点云，使用线性插值，增大点云密度，再转换成二维栅格地图，用以矿车导航使用；S4、基于先验点云地图进行实时定位，将之前建立的三维点云作为先验配准点云，输入进紧耦合的LIO系统中，使用当前帧点云与该先验点云地图进行配准，融合IMU与轮速计数据，进行紧耦合的定位，在初始化时，使用WIFI信息，提供一个粗糙的位姿初值，使用该初值进行ICP迭代求解。
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百度查询： 青岛中鸿重型机械有限公司 一种基于三维激光雷达的井下黑暗环境三维定位建图方法
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