[发明专利]一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法

说明书

本发明涉及激光点云匹配方法，具体涉及一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法，将激光原始点云转换到激光坐标系的极坐标系下，并对平行于激光行进方向以及垂直于激光行进方向的点云进行分割，统计各特征的点云数量，并根据特征影响度进行点云权重评估，对点云进行粗匹配，估计初步角度旋转量，并验证初步角度旋转量是否可用，如果初步角度旋转量可用，则进行点云定向特征精匹配与优化，否则对初步角度旋转量进行初始化，对匹配质量进行评估；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的点云匹配精度较低、可靠性较差、缺乏可靠度有效评估的缺陷。

技术领域

本发明涉及激光点云匹配方法，具体涉及一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法。

背景技术

即时定位与建图技术(SLAM)中的点云匹配是关键技术，理论上如果匹配不存在误差，那么只需要激光点云的变化就可以估计出精确的位姿。但是，实际环境复杂，由于存在激光有噪声、算法不够精准等因素，导致激光点云的匹配存在累积误差，甚至很大可能在某一时间出现匹配错误的情况，进而导致定位失败或者位姿跳变。

2D激光点云匹配中最难解决的是长廊问题，如果是严格的长廊环境，单纯用激光匹配理论上是无解的，需要借用一些其他辅助的传感器进行测量与矫正。还有一种类似长廊的环境，不是严格的长廊环境，在某一方向上点云点数过少，如果另一方向接近于对称，那么很容易造成匹配失败或者匹配出错误的变换，所以需要对匹配算法进行精度和鲁棒性的优化，使得2D激光匹配算法具备普遍的环境适应性和准确性，同时我们还需要了解匹配可靠度，所以还需要提供匹配后的可靠度评价，以便记录当前估计位姿的误差状态。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法，能够有效克服现有技术所存在的点云匹配精度较低、可靠性较差、缺乏可靠度有效评估的缺陷。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种高精度和鲁棒性的2D激光点云匹配的方法，包括以下步骤：

S1、将激光原始点云转换到激光坐标系的极坐标系下，并对平行于激光行进方向以及垂直于激光行进方向的点云进行分割；

S2、统计各特征的点云数量，并根据特征影响度进行点云权重评估；

S3、对点云进行粗匹配，估计初步角度旋转量，并验证初步角度旋转量是否可用；

S4、如果初步角度旋转量可用，则进行点云定向特征精匹配与优化，否则对初步角度旋转量进行初始化；

S5、对匹配质量进行评估。

优选地，S1中对垂直于激光行进方向以及平行于激光行进方向的点云进行分割，包括：

计算平行于激光行进方向点云，以及垂直于激光行进方向点云距离雷达的距离，并在距离阈值内对点云进行搜索，在平行于激光行进方向得到符合条件的点特征为特征A1、特征A2，在垂直于激光行进方向得到符合条件的点特征为特征B1、特征B2，剩余所有点云的点特征记为特征C。

优选地，所述平行于激光行进方向点云的索引值包括Index1、Index2，所述垂直于激光行进方向点云的索引值包括Index3、Index4，按照下式计算：

Index1＝(θw-π/2)*180/π/(360/2400)；

Index2＝(θw+π/2)*180/π/(360/2400)；

Index3＝(θw)*180/π/(360/2400)；

Index4＝(θw+π)*180/π/(360/2400)；