面向3D点云地图的机器人定位方法
宋勇磊
金健琛
南京理工大学 南京 210094
摘要：针对机器人在3D点云地图中进行位姿跟踪时间成本较大的问题,论文提出了一种全新的点云描述子提取方法以及融合粒子滤波后的一种新的面向3D点云地图的蒙特卡洛定位方法.该方法首先提出了一种新的根据激光雷达线束结构而设计的SCS描述子以及对应的描述子之间相似性度量方法,然后通过机器人轮速计计算粒子的位移并以机器人所在位置描述子作为观测数据和3D点云地图中粒子所在位置的描述子做相似性度量来更新粒子权重,最后得到机器人在3D点云地图中的位姿估计.该方法在校园环境的数据集下平均距离误差只有0.637 6 m,平均航向误差为3.738 5°,在实车上部署后发现定位效果较好,具有实际应用价值.
关键词：3D点云地图机器人定位点云描述子位姿估计
分类号：TP24(自动化技术及设备)
论文发表日期：2025-09-20
在线出版日期：2025-12-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 2477-2483 )
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