[发明专利]一种基于角特征加权的点云匹配方法

权利要求书

1.一种基于角特征加权的点云匹配方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)对激光点云数据进行预处理，根据不同型号激光雷达的测距有效范围，将测距信息超出该有效范围的数据剔除；

(2)对激光点云进行角特征检测；

(3)根据步骤(2)中得到的角特征，对激光点云数据进行分类；

(4)计算激光点云中每类激光点数据的匹配权值；

(5)利用高斯牛顿迭代方法进行激光雷达的点云匹配计算。

2.根据权利要求1所述的基于角特征加权的点云匹配方法，其特征在于，上述的步骤(3)中对激光点云数据进行分类的方法如下：步骤(2)中得到角特征的数量记为n_corner，检测每个角特征的角点，以这些角点为中心，c_j为描述第j个角特征所用的激光点数量，j＝1,2,…n_corner，选取c_j个激光点为一类激光点数据，记为g_j，j＝1,2,…n_corner，描述第j个角特征，其中c_j根据不同情况选取合适的数值，且以此方法将描述每个角特征的激光点分别划分为一类激光点数据；剩余的其它所有的激光点为未描述角特征的一类激光点数据，记为g₀，其激光点的数量记为c₀。

3.根据权利要求2所述的基于角特征加权的点云匹配方法，其特征在于，上述的步骤(4)中计算每类激光点数据的匹配权值的方法如下：经过步骤(1)预处理后激光点的数量为n，描述角特征的激光点数据的权值大于1，其余激光点的权值不大于1；其中第g_j类激光点数据的权值为其中，j＝1,2,…n_corner，k为比例因子，根据不同情况选取合适的数值，且k＞1；第g₀类激光点数据的权值为

4.根据权利要求1所述的基于角特征加权的点云匹配方法，其特征在于，上述的步骤(5)中，建立如下基于角特征加权的点云匹配模型，基于角特征加权的点云匹配目标函数如下：

ξ*=argminξΣi=1nλi*[1-M(Si(ξ))]2]]>

其中每个激光点数据的权值为λ_i，i＝1,2,…n，ξ为激光雷达所在载体的状态，包括在激光雷达SLAM全局坐标系下的航向角ψ和位置坐标(p_x,p_y)，T表示转置，其具体表达式如下：

ξ＝(ψ p_x p_y)^T

S_i(ξ)为激光雷达的第i个激光点在全局坐标系下的坐标，式中s_i,x和s_i,y为第i个激光点在激光雷达载体坐标系下的坐标值，S_i(ξ)_x和S_i(ξ)_y为第i个激光点在全局坐标系下的坐标值，如下所示：

Si(ξ)=Si(ξ)xSi(ξ)y=cos(ψ)-sin(ψ)sin(ψ)cos(ψ)*si,xsi,y+pxpy]]>

M(S_i(ξ))为激光雷达的第i个激光点占据坐标S_i(ξ)所对应栅格的概率值，具体表达式参考Hector SLAM方法中利用线性插值计算激光点坐标的概率的公式。