圖11-1直觀展示了這一原理的精髓：隨著激光雷達(dá)隨車輛穿梭，靜態(tài)路標(biāo)在雷達(dá)坐標(biāo)系中的映射隨之舞動，而正是這些動態(tài)變化的捕捉與解析，構(gòu)成了激光里程計算法的核心邏輯。以特定時間窗內(nèi)的運動求解為例，通過對比不同時刻同一路標(biāo)在雷達(dá)坐標(biāo)系下的位置變遷，反推雷達(dá)乃至車輛的移動軌跡，這一過程巧妙融合了空間旋轉(zhuǎn)與平移的幾何變換，最終匯聚成車輛運動軌跡的連續(xù)畫卷。進(jìn)一步地，基于海量路標(biāo)點的數(shù)據(jù)支撐，我們得以構(gòu)建一系列非線性方程，借助高效算法如非線性最小二乘法，精確求解出車輛在每個時間節(jié)點的位姿變化。這一過程循環(huán)往復(fù)，直至覆蓋整個行駛周期，結(jié)合激光雷達(dá)的外部參數(shù)校準(zhǔn)，最終繪制出車輛在真實智能駕駛場景下的精確軌跡圖。在智能駕駛的廣闊舞臺上，點云掃描匹配技術(shù)已綻放出多樣風(fēng)采。依據(jù)不同的匹配策略與算法設(shè)計，該技術(shù)可細(xì)分為四大流派：原始點云直接配準(zhǔn)、特征點引導(dǎo)的掃描匹配、基于點云分布特性的匹配方法，以及前沿的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動方案。每種方法各有千秋，共同推動著智能駕駛技術(shù)的不斷前行。
基于特征點匹配的LOAM算法
聚焦于LOAM算法——這一由卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的杰出學(xué)者Andrew J. Davison與Sanjiv Singh在2014年精心打造的激光里程計與建圖杰作。LOAM在KITTI數(shù)據(jù)集上的卓越表現(xiàn)，彰顯了其非凡的實力。該算法巧妙地從點云數(shù)據(jù)中提煉出標(biāo)志性的角點和平面點，
LOAM的運作流程如圖11-2所示，展現(xiàn)了其嚴(yán)謹(jǐn)而高效的架構(gòu)。在t幀時刻，系統(tǒng)捕獲激光雷達(dá)的原始點云數(shù)據(jù)后，首先利用激光點的廣義曲率特性，精準(zhǔn)篩選出角點和平面點。隨后，借助IMU/里程計數(shù)據(jù)的輔助，對幀內(nèi)激光雷達(dá)的運動進(jìn)行初步預(yù)估，并通過插值技術(shù)消除點云中的運動畸變。緊接著，將處理后的特征點與前一幀的特征點進(jìn)行精細(xì)匹配，精確計算出兩幀間的激光雷達(dá)運動變化量。這一過程中，運動信息以每秒10次的頻率傳遞給位姿變化集成模塊，確保實時性與準(zhǔn)確性的平衡。同時，無偏差的特征點點云及運動變化量則以每秒1次的頻率進(jìn)入激光點云建圖模塊，為構(gòu)建精準(zhǔn)的點云地圖提供堅實支撐。此外，LOAM算法還以每秒1次的頻率執(zhí)行點云幀與點云地圖的匹配操作，其輸出的位姿信息被送入位姿變化集成模塊，對里程計輸出的位姿進(jìn)行校正，從而進(jìn)一步提升位姿估計的魯棒性和精確度。LOAM算法以其獨特的特征點匹配策略、高效的數(shù)據(jù)處理流程以及卓越的位姿估計能力，在激光里程計與建圖領(lǐng)域樹立了新的標(biāo)桿。
LOAM這一激光里程計與建圖的標(biāo)桿算法，其激光里程計模塊精妙地從原始點云中萃取邊緣與平面特征點，實現(xiàn)幀間特征點的精準(zhǔn)匹配，并借助線性最小二乘優(yōu)化策略，精準(zhǔn)計算出激光雷達(dá)在連續(xù)掃描間的位姿變換。而建圖環(huán)節(jié)，LOAM更是獨樹一幟，通過幀與點云地圖或子地圖與全局地圖的緊密匹配，對里程計位姿估計進(jìn)行精細(xì)校正，顯著提升了定位精度與建圖質(zhì)量。LOAM算法不僅自成體系，更為后續(xù)激光SLAM及多傳感器融合SLAM的演進(jìn)鋪就了堅實的基石，值得每一位研究者深入探索與領(lǐng)會。
NDT算法：基于點云正態(tài)分布特征的匹配注冊，NDT（Normal-Distributions Transform）算法，由Biber與Straller在2003年針對2D點云配準(zhǔn)提出，其獨特之處在于摒棄了ICP等傳統(tǒng)算法的點對點匹配方式。NDT首先將點云數(shù)據(jù)柵格化，隨后利用概率密度函數(shù)（PDF）描繪點云的分布特性。通過匹配兩幀點云間的分布信息，NDT能夠高效計算出激光雷達(dá)在兩幀間的位姿變換。Magnusson等人在后續(xù)研究中成功將NDT算法擴(kuò)展至3D點云配準(zhǔn)領(lǐng)域，實現(xiàn)了激光雷達(dá)的3D位姿變換。NDT算法的核心在于其概率分布表征方法，它不僅限于正態(tài)分布，任何能在局部準(zhǔn)確反映點云結(jié)構(gòu)且對異常值具有魯棒性的PDF均可嘗試。這使得NDT算法在計算開銷與穩(wěn)定性上相較于ICP等傳統(tǒng)算法展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。
另外最近部門招聘，要求如下：
內(nèi)外飾數(shù)字模型工程師
1、負(fù)責(zé)內(nèi)飾全倉數(shù)字模型設(shè)計工作
2、對內(nèi)飾零部件有充分了解、IP、門板、console等零部件
3、負(fù)責(zé)內(nèi)飾IP、門板、座椅、console、頂棚、立柱等零部件的設(shè)計工作
4、掌握內(nèi)飾零部件之間的配合關(guān)系，并完整表達(dá)設(shè)計意圖。
要求
1、大專及以上學(xué)歷，藝術(shù)設(shè)計、工業(yè)設(shè)計相關(guān)專業(yè)
2、熟練使用ALIAS軟件
3、 測試A級至少5-8年實際CAS、A面設(shè)計工作經(jīng)驗 測試B級至少3-5年CAS、A面設(shè)計工作經(jīng)驗
4、善于團(tuán)隊合作、有責(zé)任心、敢于擔(dān)當(dāng)、工作主動積極
有意者戳