CN112946681A - 融合组合导航信息的激光雷达定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种融合组合导航信息的激光雷达定位方法，当RTK信号不稳定时，组合导航输出的定位信息随着时间会发生漂移甚至跳变，本发明利用组合导航在较短的一段时间内能输出较高精度的里程信息，将其作为地图匹配定位的预测值（也可以说作为NDT迭代优化需要的初始值），通过频繁与地图这种先验信息匹配可以不断修正这个漂移，从而弥补组合导航此时的缺陷。

Description

融合组合导航信息的激光雷达定位方法
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种融合组合导航信息的激光雷达定位方法。
背景技术
常见的无人驾驶车辆通过组合导航系统可以在高速等简单场景进行较长时间的位置推算。在一些较为复杂的场景车辆会使用激光雷达配合高精地图进行定位，一般的三维激光雷达定位系统使用各种点云配准算法如NDT等，将当前传感器输入的点云与高精度点云地图进行配准，从而得到当前传感器在地图坐标系中的位置，进而得到车辆的定位信息。
现有技术中存在的问题：1.使用纯组合导航进行定位，当车辆遇到高楼、树木、隧道、高架等RTK信号遮挡的场景，RTK定位结果会发生漂移甚至跳变，此时定位结果只依赖IMU的积分推算，长时间会造成较大的累积漂移；2.使用激光雷达配合地图定位可以满足上述场景的要求，但由于动态物体的干扰，空间结构过于重复，匹配初始值差等因素会造成点云配准结果的退化，造成定位的发散；3.由于高精地图位于世界坐标系下，使用单个激光雷达无法提供经纬度等世界位置的信息，且搭载激光雷达的车辆可能处于地图的任意位置开始定位，因此，在第一个定位时刻无法提供点云与地图配准的初始值，定位系统难以初始化。
发明内容
本申请中为了解决上述技术问题，本发明提供了一种融合组合导航信息的激光雷达定位方法。
本发明提供了如下的技术方案：
融合组合导航信息的激光雷达定位方法，包括如下步骤：
S1.加载即时定位与建图模块构造的环境地图；
S2.使用手眼标定算法，得到激光雷达与组合导航之间的外参信息，并据此对激光点云数据校准，统一坐标系；
S3.输入点云地图作为原始点云，输入当前时刻的激光点云，输入当前时刻的激光点云作为目标点云，根据车辆当前世界坐标系位置与地图原点世界位置计算车辆在地图中的相对位置作为NDT作为预测值，并进行NDT求解；
S4.基于当前激光雷达点云的时间戳信息，获取离此时间最近的组合导航数据帧；
S5.获取上一定位时刻的组合导航里程信息、定位结果以及当前定位时刻的组合导航里程信息，预测的当前第一定位信息；
S6.输入点云地图作为原始点云，输入当前定位时刻的激光点云作为目标点云，输入上述第一定位信息作为NDT预测值，并进行NDT求解输出当前车辆在地图坐标系中的第二定位信息；
S7.比较上述第一定位信息和第二定位信息。
优选的，在步骤S1中，环境地图中包含环境的三维点云信息和该地图坐标系原点在世界坐标系的位置信息。
优选的，根据当前时刻组合导航的输信息得到世界坐标系下的位置，计算该位置与步骤S1中的环境地图坐标系原点的相对变换，进而得到当前车辆在环境地图坐标系中的初始位置。
优选的，在步骤S3中，如果NTD求解收敛，说明当前时刻点云与环境地图配准成功，完成了定位初始化；如果NTD求解收敛失败，重新输入步骤S3中的数据，进行NDT求解直到收敛成功，完成匹配定位初始化。
优选的，在步骤S4中，由于组合导航频率足够高，两者时间戳上的差异可以忽略不计，可以认为两者时间上是对齐的。
优选的，在步骤S7中，若第一定位信息和第二定位信息两者的量化差异大于设定阈值可以认为配准退化，将第一定位信息输出作为最终定位信息；若两者差异小于设定阈值，可以认为激光点云配准准确，点云配准由于将每个点都和地图中的点配准对齐，具有很高的精度，对作为初始值的第一定位信息起到了一定的修正作用，因此将第二定位信息输出作为最终定位信息。
优选的，若定位车辆发生定位失败或跟踪丢失现象，重新进行初始化流程。
本发明涉及一种融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其有益效果在于:1.当RTK信号不稳定时，组合导航输出的定位信息随着时间会发生漂移甚至跳变，本发明利用组合导航在较短的一段时间内能输出较高精度的里程信息，将其作为地图匹配定位的预测值（也可以说作为NDT迭代优化需要的初始值），通过频繁与地图这种先验信息匹配可以不断修正这个漂移，从而弥补组合导航此时的缺陷；2.该较高精度的预测值可以提升NDT定位的准确性和稳定性；3.NDT匹配定位的结果由于是建立在高精点云地图尺度上的，具有更高的精度，因此对该预测值有修正作用；4.即使NDT定位发生退化现象，将该预测值(对应上述第一定位信息)作为最终定位值也能维持相当一段时间的精度，直到NDT退化现象消失，进一步提高定位的稳定性；5.组合导航提供的经纬度等世界位置信息可以帮助车辆快速确定到在地图坐标系中的位置，从而完成定位的初始化。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明定位方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本发明中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本发明各组成部分的相互位置关系来说的。
组合导航：融合RTK与高精度IMU的定位系统模块，互补了两者的定位优势，在一段时间内可以输出世界坐标系下的高精度定位信息，包括经纬度，车辆姿态角，速度等多种信息，也可以输出RTK和IMU的原始信息。
NDT: Normal Distribution Transformation, 正太分布变换，一种利用激光点云的空间分布来进行求解两片点云空间变换的点云配准算法。NDT求解需要三个主要输入：原始点云，目标点云，点云变换的预测值，这个预测值主要作为迭代优化的初值，优化收敛后输出较为精确的点云空间变换。
RTK: Real - time kinematic, 实时动态差分法，运用载波相位技术的一种新的常用的GPS测量方法，在信号良好处能够获得厘米级别的精度。
IMU: Inertial Measurement Unit, 惯性测量单元，通过检测加速度和旋转角速度来推算自身运动位置和姿态角的测量仪器。
本发明提供一种融合组合导航信息的激光雷达定位方法，如图1所示，其具体步骤如下：
步骤1，加载即时定位与建图模块(SLAM)构造的环境地图，该环境地图包含环境的三维点云信息，包含该地图坐标系原点在世界坐标系中的位置信息PW0 (经度、纬度、高度、翻滚角、俯仰角、偏航角，可以在建图时由组合导航输出)；检查传感器接口的工作状态并获取各传感器数据；组合导航输出的信息包括车辆的里程信息，RTK定位信息(也就是经度、纬度、高度)，车辆姿态信息(也就是翻滚角，俯仰角，偏航角)等。
步骤2，由于激光雷达和组合导航在车辆上的安装位置和安装角度不同，因此需要对激光雷达和组合导航进行外参标定，使得坐标转换后的激光点云数据和组合导航的坐标系统一，组合导航由于其本身的精度也被当做车辆坐标系。本步骤使用手眼标定算法，输入若干组相同时刻两传感器在各自坐标系下的里程信息，构建约束方程，得到两个坐标系之间的转换方程，即外参信息。
步骤3，通过步骤2得到的外参信息，校准激光雷达采集的点云数据，使其和组合导航统一。
步骤4，根据当前时刻组合导航的输出信息得到其在世界坐标系下的位姿
Figure 999430DEST_PATH_IMAGE001
，计算该位姿与步骤1所述地图坐标系原点
Figure 960432DEST_PATH_IMAGE002
的相对变换，进而可以得到当前车辆在地图坐标系中的初始位置
Figure 483949DEST_PATH_IMAGE003
，即
Figure 261598DEST_PATH_IMAGE005
。
步骤5，初始化NDT求解器。输入步骤1中的点云地图作为原始点云，输入当前时刻的激光点云作为目标点云，输入步骤4中当前时刻车辆在地图坐标系中的位置
Figure 117470DEST_PATH_IMAGE003
作为点云变换预测值。
步骤6，进行NDT求解，如果NDT求解收敛，说明当前初始时刻点云与地图配准成功，完成了定位的初始化；如果收敛失败，则重复步骤4-步骤6，直到NDT收敛成功，完成匹配定位的初始化。
步骤7，(匹配定位初始化成功后，每来一帧激光点云信息，便进行一次匹配定位。)基于当前激光雷达点云的时间戳信息，获取离此时间最近的组合导航数据帧，由于组合导航频率足够高，两者时间戳上的差异可以忽略不计，可以认为两者时间上是对齐的。
步骤8，获取上一定位时刻t-1的组合导航里程信息
Figure 377550DEST_PATH_IMAGE006
，匹配定位结果
Figure 987523DEST_PATH_IMAGE007
, 当前定位时刻t的组合导航里程信息
Figure 16659DEST_PATH_IMAGE006
，计算根据组合导航信息预测的当前第一定位信息
Figure 70197DEST_PATH_IMAGE008
，即
Figure 551994DEST_PATH_IMAGE009
。
步骤9，更新NDT求解器信息，输入步骤1中的点云地图作为原始点云，输入当前定位时刻的激光点云作为目标点云，输入步骤8中预测的当前时刻车辆在地图坐标系中的第一定位信息
Figure 965658DEST_PATH_IMAGE008
作为点云变换预测值。
步骤10，进行NDT求解，将当前激光雷达观测的点云与地图进行NDT配准可以输出当前车辆在地图坐标系中的第二定位信息
Figure 849300DEST_PATH_IMAGE010
。
步骤11，将上述第二定位信息
Figure 369012DEST_PATH_IMAGE010
与第一定位信息
Figure 338105DEST_PATH_IMAGE008
进行差异比较，由于组合导航在较短时间内的定位较为准确，若两者的量化差异大于设定阈值可以认为配准退化，将第一定位信息
Figure 289881DEST_PATH_IMAGE008
输出作为最终定位信息
Figure 44341DEST_PATH_IMAGE011
；若两者差异小于设定阈值，可以认为激光点云配准准确，点云配准由于将每个点都和地图中的点配准对齐，具有很高的精度，对作为初始值的第一定位信息起到了一定的修正作用，因此将第二定位信息
Figure 688949DEST_PATH_IMAGE010
输出作为最终定位信息
Figure 145338DEST_PATH_IMAGE011
。
步骤12，若定位车辆发生定位失败或跟踪丢失现象，重复步骤5以重新进行初始化开启流程。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.加载即时定位与建图模块构造的环境地图；
S2.使用手眼标定算法，得到激光雷达与组合导航之间的外参信息，并据此对激光点云数据校准，统一坐标系；
S3.输入点云地图作为原始点云，输入当前时刻的激光点云，输入当前时刻的激光点云作为目标点云，根据车辆当前世界坐标系位置与地图原点世界位置计算车辆在地图中的相对位置作为NDT作为预测值，并进行NDT求解；
S4.基于当前激光雷达点云的时间戳信息，获取离此时间最近的组合导航数据帧；
S5.获取上一定位时刻的组合导航里程信息、定位结果以及当前定位时刻的组合导航里程信息，预测的当前第一定位信息；
S6.输入点云地图作为原始点云，输入当前定位时刻的激光点云作为目标点云，输入上述第一定位信息作为NDT预测值，并进行NDT求解输出当前车辆在地图坐标系中的第二定位信息；
S7.比较上述第一定位信息和第二定位信息。
2.根据权利要求1所述的融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其特征在于，在步骤S1中，环境地图中包含环境的三维点云信息和该地图坐标系原点在世界坐标系的位置信息。
3.根据权利要求1所述的融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其特征在于，根据当前时刻组合导航的输信息得到世界坐标系下的位置，计算该位置与步骤S1中的环境地图坐标系原点的相对变换，进而得到当前车辆在环境地图坐标系中的初始位置。
4.根据权利要求1所述的融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其特征在于，在步骤S3中，如果NTD求解收敛，说明当前时刻点云与环境地图配准成功，完成了定位初始化；如果NTD求解收敛失败，重新输入步骤S3中的数据，进行NDT求解直到收敛成功，完成匹配定位初始化。
5.根据权利要求1所述的融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其特征在于，在步骤S4中，由于组合导航频率足够高，两者时间戳上的差异可以忽略不计，可以认为两者时间上是对齐的。
6.根据权利要求1所述的融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其特征在于，在步骤S7中，若第一定位信息和第二定位信息两者的量化差异大于设定阈值可以认为配准退化，将第一定位信息输出作为最终定位信息；若两者差异小于设定阈值，可以认为激光点云配准准确，点云配准由于将每个点都和地图中的点配准对齐，具有很高的精度，对作为初始值的第一定位信息起到了一定的修正作用，因此将第二定位信息输出作为最终定位信息。
7.根据权利要求1至6任一所述的融合组合导航信息的激光雷达定位方法，其特征在于，若定位车辆发生定位失败或跟踪丢失现象，重新进行初始化流程。
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