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申请/专利权人：苏州长风航空电子有限公司

摘要：本发明提供一种面向动态场景的自主定位方法，包括以下步骤：从主动式传感器获取点云序列；根据步骤一得到的特征点数据集和前一帧的地面点分布抽取采样数据集，得到的转移矩阵，筛选模型内点集；根据步骤三得到的内点集，计算k时刻内点所占比重；设置终止条件Ks；步骤六、采用步骤五得到的当前帧之前所有帧的最优内点集用以构建点云地图Mk‑1；采用极坐标系替代笛卡尔坐标系。该方法首先在里程计精解算之前，提出了一种基于动态点剔除的点云粗配准方法，解决了动态点带来的误匹配问题。然后，针对动态环境带来的误差累积问题，利用场景匹配的方法优化了传统基于半径的闭环检测方法，实现了精准的闭环检测并提高了动态环境中的建图精度。

主权项：1.一种面向动态场景的自主定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、从主动式传感器获取点云序列，将点云划分段，其中和均为线数，记为第k帧点云的第段，根据曲率筛选曲率最大的2个点为角特征点和曲率最小的4个点为平面特征点，将2个所述角特征点和4个所述平面特征点作为特征点数据集；步骤二、根据步骤一得到的特征点数据集和前一帧的地面点分布抽取采样数据集，记录前一帧中最优内点集的比重，通过抽样解算得到转换矩阵；步骤三、根据步骤二得到的采样数据集中的特征点和解算得到的转移矩阵，筛选模型内点集；步骤四、根据步骤三得到的内点集，计算k时刻内点所占比重，若解算得到的结果比原模型增大，则更新内点集与模型；步骤五、设置终止条件，重复步骤一至步骤四，当迭代次数大于终止条件时停止迭代，获得最优内点集及对应的转移矩阵作为精配准的初值，并采用莱温伯格马夸特迭代获取最优转移矩阵；步骤六、采用步骤五得到的当前帧之前所有帧的最优内点集用以构建点云地图，同时以1HZ的频率选择关键帧构建位姿图，采用基于半径信息的场景粗搜索保存与当前帧距离最近的关键帧，储存当前帧点云作为目标点云用以构建纹理信息，储存搜索得到的历史帧及附近帧的纹理信息，形成待匹配局部场景的描述矩阵；步骤七、采用极坐标系替代笛卡尔坐标系，以传感器的位置为原点，计算XY平面上每个点的方位角和半径，使用基于环和扇形的方法重新组织点云、将点云沿径向使用环分割，同时沿方位角采用扇形分区，则环和扇形可以唯一索引到点云的任意区域。

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