[发明专利]移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法

权利要求书

1.移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法，通过车载移动测量系统获取基于GNSS和IMU联合解算的卡尔曼滤波车载轨迹数据，其特征在于，还包括：

步骤一、基于卡尔曼滤波车载轨迹数据进行运动状态分析，建立车辆运动模型，根据位置、速度大小、运动姿态、加速度参数判断车辆的运动状态和自身的三维姿态；

步骤二、根据运动姿态将车辆运动轨迹进行粗分段，其中车辆拐弯轨迹被分为单独段，根据运动加速度进一步进行细分段，使每段运动方向相同、运动加速度变化值低于阈值；

步骤二具体包括：

步骤a、段内车载轨迹数据进行最小二乘法的多项式平滑原理优化，段间车载轨迹数据利用基于B样条曲线的平滑原理优化，获得初步优化车载轨迹数据；

步骤b、再次根据运动姿态、运动加速度将车辆运动轨迹分段，并重复步骤a，进行预定次的迭代平滑处理，获得平滑优化车载轨迹数据；

步骤三、针对分段结果，分别对段内及段间车载轨迹数据进行平滑处理化获得优化车载轨迹数据。

2.如权利要求1所述的移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法，其特征在于，粗分段后根据运动距离将长段轨迹进行切割分段后使每段运动距离值低于阈值再进行细分段。

3.如权利要求1所述的移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法，其特征在于，段内车载轨迹数据的优化方式为：先将窗口内数据进行多项式拟合，确定多项式系数，基于最小二乘方法确定各控制点权系数，进行移动窗口加权平均进行平滑滤波。

4.如权利要求1所述的移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法，其特征在于，段间车载轨迹数据的优化方式为：确定B样条曲线基函数并进行递归处理。

5.如权利要求1所述的移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法，其特征在于，粗分段时，运动姿态的偏航角持续变化超过20°认为是车辆拐弯，被分为单独段。