[发明专利]一种激光雷达SLAM算法与惯导融合定位的方法

权利要求书

1.一种激光雷达SLAM算法与惯导融合定位的方法，其特征在于，包括一种激光雷达SLAM算法，以及与惯导融合进行融合。

2.根据权利要求1，一种基于特征概率栅格地图的激光雷达SLAM算法-CPFG(ClosetProbability and Feature Grid，最近邻概率特征栅格)算法，其特征在于，包括以下步骤：

数据预处理、特征概率地图更新、点云与地图匹配并更新位姿，数据预处理是对激光雷达点云进行初步处理，降采样及分类等；

特征概率地图更新部分主要作用是进行地图的管理以及点云分布特征的提取、栅格的更新等；

点云匹配及位姿更新是通过每帧点云与特征地图之间进行数据关联，然后利用匹配算法，估计当前位姿。

3.根据权利要求2所述的CPFG算法，其特征在于，点云预处理要分为点云下采样和分类、车辆运动导致的点云畸变矫正。

4.根据权利要求2所述的CPFG算法，其特征在于，特征三概率栅格地图的构建和更新分为栅格地图数据结构和特征概率栅格的更新。

5.根据权利要求2所述的CPFG算法，其特征在于，点云匹配算法分为ICP及其衍生算法和NDT匹配算法。

6.根据权利要求1，其特征在于，激光雷达里程计算法需要依赖足够数量的几何特征，而在一些特征较少的环境单纯依靠激光雷达来进行定位，会有匹配失效的风险，难以输出稳定的定位结果，同时单纯靠激光里程计来定位，在长时间的导航过程中，由于误差的积累，精度难以达到无人车辆定位的需要，这就需要融合其他传感器的信息来保证它的稳定性和定位精度。

7.根据权利要求6，其特征在于，提高定位精度依靠于激光雷达里程计与惯导的融合。