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摘要：本发明公开了一种用于大型户外场景的无人车高精地图构建方法，无人车至少搭载有激光雷达、轮式里程计和惯性测量单元，地图构建方法使用激光雷达获取无人车当前位置下的3D点云信息，并通过直通滤波和梯度负反馈体素下采样方法进行3D点云预处理；基于轮式里程计信息、惯性测量单元信息和优化后的点云配准算法计算无人车当前位姿，其中，分层空间筛选法剔除孤立激光点为点云配准算法的优化方法；依据无人车的位移信息和转弯信息选取关键帧，将关键帧拼接到全局点云地图中；无人车在可能存在回环的区域进行回环检测，若检测出回环，则添加回环约束并执行图优化。本发明能够降低性能开支，降低无人系统成本，提升高精地图构建的稳定性。
主权项：1.一种用于大型户外场景的无人车高精地图构建方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：获取无人车当前位置下的点云信息；步骤S2：将无人车的初步定位结果作为初始估计，使用分层空间筛选法将当前位置下点云中的孤立点剔除，将剔除孤立点后的点云作为源点云，以全局点云地图作为目标点云，通过点云配准算法对源点云和目标点云进行配准，得到无人车的实时位姿和坐标变换矩阵；步骤S3：依据无人车的位移信息和转弯信息选取关键帧，通过所述坐标变换矩阵变换至无人车的实时位姿处，并将关键帧拼接到全局点云地图中；步骤S4：基于当前和历史关键帧，从空间和时间上，确定可能存在回环的区域进行回环检测，若检测出回环，则添加回环约束并执行地图优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种用于大型户外场景的无人车高精地图构建方法
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