[发明专利]基于点到面距离和互相关熵配准的无人车位姿估计方法有效
| 申请号： | 201810570046.5 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN108868268B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 杜少毅;许光林;高跃;崔迪潇;陈霸东;万腾 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G01C21/04 | 分类号： | G01C21/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于点到面距离和互相关熵配准的无人车位姿估计方法，首先标定三维激光雷达，然后将采集到的三维激光雷达数据进行坐标转换；然后将降采样后的数据与已有的地图数据进行点云配准得到刚体的旋转平移变换；进而根据该旋转平移变换得到自主运动体的位置和姿态。本发明利用三维激光雷达作为数据来源，通过坐标系转换、数据降采样、点集配准等步骤，完成无人车位姿估计的功能。本发明能够很好的克服天气、光照等环境因素的影响。另外，使用基于点到面距离和互相关熵的误差评价函数针对场景与地图描述部分不匹配、动态障碍物等噪声和异常点等具有良好的抵抗能力，因此可以实现无人驾驶汽车鲁棒而精准的位姿估计的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 点到面 距离 互相 关熵配准 无人 车位 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.基于点到面距离和互相关熵配准的无人车位姿估计方法，其特征在于，首先标定三维激光雷达，然后将采集到的三维激光雷达数据进行降采样；然后将降采样后的数据与已有的三维地图数据进行点云配准得到刚体的旋转平移变换；进而根据该旋转平移变换得到自主运动体的位置和姿态。
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