3D激光雷达SLAM技术的应用趋势

时间:2022-03-22 09:48来源:作者: 点击:
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摘要:无人平台在大范围环境中 实现自 主定位与导航的能力 需求日 益严苛, 其中 基于激光雷达的同步定位和绘图 技术

关键字:机器人,3D,激光雷达

无人平台在大范围环境中 实现自 主定位与导航的能力 需求日 益严苛, 其中 基于激光雷达的同步定位和绘图 技术(SLAM) 是主流的研究方案。 在这项工作中, 本文系统概述了 3D 激光雷达SLAM算法框架和关键模块, 分析阐述了近年来的研究热点问题和未来发展趋势, 梳理了3D激光雷达 SLAM 算法性能的评估标准, 并据此选取目前较为成熟的具有代表性的6种开源 3D 激光雷达SLAM 算法在机器人操作系统(ROS) 中进行了测试评估, 基于 KITTI 基准数据集, 从 KITTI 官方精度标准、SLAM算法精度指标、算法耗时和处理帧率3方面进行了横向比较, 结果表明, 所选6种算法中 LIO-SAM 算法性能综合表现突出, 其在 00 序列数据集的测试中, 绝对轨迹误差(ATE) 和相对位姿误差(RPE) 的 RMSE 数据分别为 1. 303 和 0. 028, 算法处理的帧率(fps) 为 28. 6, 最后依据 CiteSpace 分析讨论了 3D 激光雷达 SLAM 技术的应用趋势。

随着移动机器人与无人平台在各类应用场景的不断进阶与探索, 对移动载体定位能力的要求也越来越高。日益升级的智能驾驶应用, 尤其是更先进的无人驾驶, 为保证安全, 需求定位精度达到厘米级, 现有的定位输入源主要是基于全球定位系统 ( global positioning system,GPS) 等卫星定位手段, 而传统的 GPS 定位导航精度只有5 ~10 m, 当前提高定位精度的方案大体上分为两类。

一类是对卫星信号定位输入源进行升级, 如升级为更高精度的实时差分定位(real time kinematic, RTK) , 或者将进行辅助推算导航定位的低成本微机电系统 ( micro electromechanical system, MEMS) 惯导设备升级为更高精度级别的惯导, 虽然此类方式可以在大多数的使用场景下提高定位精度, 但是在 GPS 信号容易丢失的场景下,如停车场、交错高架路以及室内环境等, 仍存在缺陷且成本较高, 而惯导的推算定位本身就存在初始化和累计误差问题;

另一类是研究学者基于第一类缺陷提出的引入新的实现自主定位源的方法, 如使用激光雷达、毫米波雷达、摄像头等感知传感器, 因此基于各类传感器的自主定位方案开始受到科研人员的广泛关注, 尤其是基于激光雷达和深度相机的自主定位, 近年来已成为热点方案, 本文主要阐述基于多线激光雷达的自主定位方案。

同步定位与绘图 ( simultaneous localization and mapping,SLAM) 作为一种在未知环境中进行姿态估计与定位的技术, 广泛应用于移动机器人和无人驾驶等领域。

SLAM 相关概念最早由 Cheeseman 等于 1986 年在 IEEE 机器人与自动化会议被提出, 该技术通过传感器采集信息,生成无人平台所探索环境的地图并对其进行定位, 实现无人平台的自主移动[1]。从该技术的定义可知, 该技术由地图构建和定位两部分组成。地图构建是把通过传感器采集的序贯激光雷达点云或视觉特征从各帧局部坐标系投影至全局坐标系, 之后完成地图拼接和定位, 即获取移动载体在所建地图中的位置和姿态信息。

一方面获取传感器采集的各帧数据对应的局部坐标系的位置和姿态是构建地图的关键, 即建图包含了定位问题; 另一方面构建准确的地图又是精确定位的前提, 因此, 定位与建图两者是高度耦合的,可作为一个问题寻找解决方案。在线实时的SLAM 技术作为自主定位领域的核心正在被广泛研究。

目前 2D 激光 SLAM 技术发展已较为成熟, 既可用于民用服务如扫地机器人, 也可用 于工业现场, 如 KUKA Navigation Solution [2] 。基于激光点云的 3D SLAM 技术利用三维激光传感器(一般是多线激光雷达, 也有少部分是用自制的单线激光雷达组合) 获取三维空间点数据, 之后再通过相邻点云帧之间的扫描匹配进行位姿估计, 并建立完整的点云地图, 与 2D 激光 SLAM 具有相通的技术原理。

三维激光雷达通过光学测距可以直接采集到海量具有角度和距离精准信息的点, 这些点的合集被称为点云,可以反映出真实环境中的几何信息。由于其建图直观,测距精度极高且不容易受到光照变化和视角 变化的影响, 是室外大型环境的地图构建应用中必不可少的传感器。

得益于DARPA(美国国防部先进研究项目 局地面挑战赛)[3-4]的推动, 美国 Velodyne 公司的多线激光雷达开始用于无人汽车 SLAM [5] , 移动机器人的定位与建图问题由室内逐渐转为室外, 地图构建也由二维拓展到三维,范围成倍扩大, 但多线雷达成本较高。随着多线激光雷达的量产化和普及化以及嵌入式处理器功耗降低、 计算能力的增强, 基于多线激光雷达的 SLAM 技术正在快速发展。

【光粒网综合报道】( 责任编辑:weixiang )
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