[发明专利]一种结合GPS和雷达里程计的SLAM方法

说明书

一种结合GPS和雷达里程计的SLAM方法，包括如下步骤：1)采集差分GPS数据和来自激光雷达的点云数据；2)处理GPS数据获得位移(X,Y,Z)和姿态RPY角；3)匹配GPS数据和LiDAR的点云数据，通过时间戳对齐的方式实现数据匹配；4)结合步骤2)处理GPS得到的位姿数据和LiDAR的点云数据检验GPS数据的可靠性；5)使用雷达里程计算法LOAM获取(X,Y,Z)和RPY角；6)在GPS数据可靠的地方，使用GPS获取的位姿作为最终的位姿；在GPS数据不可靠的路段，利用该路段起点和终点的GPS位姿优化LOAM算法的位姿来获取最终的位姿；7)使用步骤6)输出的位姿转换激光雷达的点云数据到世界坐标系下，获取最终的全局地图。本发明适用于大范围城市三维地图的构建。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术，尤其是一个SLAM(simultaneous localization andmapping，同时定位和建图)方法。

背景技术

SLAM技术是指机器人在一个陌生的环境中，能够同时构建周围环境的地图并定位出自己在该地图中位置的技术。SALM技术由很多的应用，如自动驾驶、机器人的定位和导航等。

基于视觉里程计或是雷达里程计的SLAM技术，由于累积误差的存在，无法实现大范围的城市三维地图的构建。基于GPS的SLAM技术虽然没有累积误差，但是在城市地区，由于建筑物遮挡、信号干扰等原因，部分地方无法获得可靠的GPS数据，因而也无法实现大范围的城市三维地图的构建。

发明内容

为了实现大范围的城市三维地图的构建,本发明提出了一个结合雷达里程计和GPS的SLAM方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种结合GPS和雷达里程计的SLAM(simultaneous localization and mapping，同时定位和建图)方法，所述SLAM方法包括如下步骤：

1)数据采集

使用差分GPS采集经纬高、RPY角、时间戳(采集数据的时间)数据，RPY角包括Roll-滚转角、Pitch-俯仰角和Yaw-偏航角；使用激光雷达LiDAR采集点云数据和时间戳；

2)处理GPS数据获得位移(X,Y,Z)和姿态RPY角

(X,Y,Z)为LiDAR起始位置到LiDAR当前位置的位移,RPY角表示的是LiDAR当前位置的姿态，其中，Z即高度差直接从差分GPS数据中获取LiDAR当前位置和初始位置的高度数据并求差得到，X，Y的值通过将LiDAR当前位置和初始位置的经纬度数据转换到UTM平面坐标系下并求差获得；RPY角直接从差分GPS数据中获取；(X,Y,Z)的计算如下：

(X,Y,Z)＝(X_末,Y_末,Z_末)-(X_初,Y_初,Z_初)

其中，(X_末,Y_末,Z_末)代表的是当前雷达的位置，(X_初,Y_初,Z_初)代表的是初始雷达的位置；

3)匹配GPS数据和LiDAR的点云数据

我们通过时间戳对齐的方式实现数据匹配。

GPS采集的数据的时间戳Time_GPS是周秒，激光雷达采集的数据的时间戳Time_LiDAR是距离最近的整点的秒数；此外，Time_GPS和Time_LiDAR存在一个18秒的闰秒差；为了实现时间戳格式的统一，对Time_GPS做预处理，记预处理后的GPS的时间戳为Time_GPSL：