[发明专利]一种检测激光建图里程计与组合导航定位偏差的方法及系统

说明书

本发明公开了一种检测激光建图里程计与组合导航定位偏差的方法，包括如下步骤：(1)轨迹数据的预处理；(2)建立偏差方程；(3)计算轨迹点偏差值；(4)判断并输出差值较大点坐标。与上述方法相对应地，本发明提供了一种检测激光建图里程计与组合导航定位偏差的系统。应用本发明可以实现快速的定位到某一个点处两者偏差较大，并给出偏差值，从而在高精地图的建图过程中，大大提高了建图效率；同时对于质量检测人员，可以更加高效的实现大规模场景下高精地图质量，可以有效把控无人驾驶激光定位精确度与可靠性，进而推动大规模场景高精地图应用落地。

技术领域

本发明涉及无人驾驶车高精地图技术领域，具体涉及一种检测激光建图里程计与组合导航定位偏差的方法及系统。

背景技术

随着近年来科技水平的不断提升，人工智能飞速发展，其广泛运用了到各个领域之中。其中，由于自动驾驶车辆能够高效利用交通资源，缓解交通拥堵、减少碳排放，因此，自动驾驶技术越来越成为人们所关注的焦点。当前，乘用车自动驾驶距真正商业化还有一定的距离，而限定环境内的小型低速环卫清扫车为自动驾驶技术的落地提供了具体的应用场景。另一方面，由于人口老龄化的加剧，国内劳动力的成本逐年呈上升趋势，且繁重的重复性体力劳动增加了人们的工作负担，例如，对于公园、校园、大型商场、工业园区等场景的环境卫生清扫作业，环卫工人需要长时间进行重复性的体力劳动，作业繁重，故由智能化的无人驾驶自动清扫代替繁重的人工清扫势不可挡。

小型低速环卫清扫车能够实现高精度定位、路径规划等技术离不开高精度地图，而高精度地图的关键在于创建点云地图的技术，即基于激光传感器的同时定位与建图(Simultaneously Localization and Mapping，SLAM)。通过3D激光匹配算法进行点云帧间匹配构建点云地图(匹配形成的轨迹成为激光里程计)，并结合组合导航(GPS、轮速计、惯性测量单元等多传感器融合方法)观测信息来优化点云地图。但是实际应用中，由于环境、地形和人为因素的影响激光里程计与组合导航轨迹无法实现完全重合，两者偏差过大会导致：1、点云地图与实际物理环境不符2、点云地图存在局部重影和畸变，影响激光匹配与多传感器融合定位效果。

然而，高精度地图制作中不同轨迹间偏差检测尚没有成熟方案，大多分别通过计算3D激光匹配的轨迹点和MSF轨迹点，再通过曲线拟合的方式建立两条插值曲线，并进行可视化。在高精地图制作和质量检测中，以上两者轨迹偏差完全由建图人员用经验去判断。凭借建图人员经验去判断两条轨迹点偏差变化虽然可以实现一定区域内或者某个时间段内大偏差检测，但效率低易出现误检，无法判断以万为数量级的轨迹点中两者误差大小和异常点的具体位置，严重影响高精地图的建图质量及检测效果。

发明内容

本发明提供了一种检测激光建图里程计与组合导航定位偏差的方法及系统，其将两者轨迹点的坐标(离散型的)进行处理，同时要实现其平滑过渡，再通过设定阈值找出两者偏差较大点，输出其对应点的坐标，进而帮助高精地图建图人员快速定位地图中异常点，有效提高高精地图自动化检测。

为实现本发明的目的，本发明提供的一种检测激光建图里程计与组合导航定位偏差的方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)轨迹数据的预处理；

(2)建立偏差方程；

(3)计算轨迹点偏差值；

(4)判断并输出差值较大点坐标。

优选地，在步骤(1)中，首先建立激光点云地图，对点云进行合理的抽析，通过设定关键帧的距离来控制点云的密度，在初步建立点云地图后，通过激光匹配的方法推算地图采集平台的轨迹数据，存储的数据中包含了位置和航向信息；对组合导航进行有效性进行判断，保存其轨迹数据，其中包含了位置和航向信息。