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申请/专利权人：南昌航空大学;江西东锐智能装备科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种非结构化环境下的ROS无人车建图导航方法，该方法具体实现需要下列步骤：输出里程计位姿和关键帧信息；集成到激光里程计与地图构建算法中作为后端检测；提取特征点；建立全局地图；对输出的先验地图进行动态轨迹滤除；检测并纠正里程测量的累积误差，实现位置估计；对初始定位点到目标点进行稀疏全局路径规划；将无人车周围环境中的障碍物参数化并预测其未来轨迹；生成稠密全局路径；对障碍物进行躲避，直至到达目标点，本发明改进的三维建图算法，能够有效的解决无人车在实际场景中建图出现的点云漂移，高度误差，动态轨迹等问题，克服了二维导航低维度导航的缺点，更加适用于非结构化环境的自主导航。
主权项：1.一种非结构化环境下的ROS无人车建图导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对非结构化环境使用快速直接激光雷达惯性里程计算法输出里程计位姿和关键帧信息，接着调用作为回环检测器的非直方图的全局描述符算法，再使用激光里程计与地图构建算法，输出初步的全局三维地图；步骤2：首先，使用基于贝叶斯树的增量平滑和映射求解器优化全局地图因子图，提取特征点，进行特征匹配；接着，使用基于卷积神经网络的姿态图优化方案，利用多重旋转平均进行绝对相机姿态回归，实现全局姿态图优化；最后，使用多分辨率范围图像构建静态点云图算法对上述优化后的先验地图进行动态轨迹滤除；步骤3：使用3D自适应蒙特卡洛算法，利用对初始化固定信标的测距来重新调整定位误差，从而检测并纠正里程测量的累积误差，实现位置估计；接着，通过平面拟合搜索树方法得到稀疏路径，再由高斯过程回归对稀疏路径进行插值，得到可行的全局路径；步骤4：首先，结合基于层次密度的空间聚类算法和无迹卡尔曼滤波器对无人车周围的障碍物进行参数化并预测其未来轨迹，再使用改进的自适应动态控制障碍函数模型预测控制算法对上述全局路径进行跟随，对障碍物进行躲避，直至到达目标点。
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百度查询： 南昌航空大学 江西东锐智能装备科技股份有限公司 一种非结构化环境下的ROS无人车建图导航方法
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