基于孪生网络的场景编码与智能车多尺度激光定位
陶倩文1
胡钊政2
孙勋培1
万金杰1
陈琪莉1
1.武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉 4300632.武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉 430063;武汉理工大学重庆研究院,重庆 401120
摘要：基于激光点云地图的智能车定位方法存在地图数据量大、匹配准确率低等问题,为此,本文提出了基于孪生网络的场景编码与智能车多尺度激光定位方法.首先,构建了基于场景编码的激光极化地图,该地图以节点形式表征,每个节点均包含点云极化图、点云场景编码以及全局位姿;然后,提出了基于激光极化地图的智能车多尺度定位方法,包括基于GPS与运动模型的粗定位、基于直方图滤波的节点级定位和基于快速的GICP算法的度量级定位;最后,使用现场采集的校园道路数据集和公共KITTI数据集对所提出的算法进行测试验证.实验结果表明,基于所构建地图的节点级定位准确率分别为99.6％和96.9％,平均定位误差分别为0.34 m和0.21 m,且对不同类型的激光雷达传感器和不同的环境具有较强的鲁棒性.
关键词：智能车激光定位地图匹配孪生网络
论文发表日期：2025-03-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 521-530 )
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