《智能駕駛之激光雷達(dá)算法詳解》激光里程計(jì)

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里程計(jì)，作為激光雷達(dá)導(dǎo)航、定位與地圖構(gòu)建的核心基石，通過(guò)連續(xù)追蹤與匹配激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)估算車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡。這一過(guò)程不僅深刻體現(xiàn)了機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域的智慧結(jié)晶，更與測(cè)繪學(xué)中的點(diǎn)云拼接技術(shù)遙相呼應(yīng)，盡管兩者目標(biāo)各異——前者旨在通過(guò)跨時(shí)空的點(diǎn)云對(duì)齊，揭示車輛姿態(tài)的微妙變遷；后者則聚焦于構(gòu)建統(tǒng)一坐標(biāo)系下的點(diǎn)云圖景。         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(dòng)，而正是這些動(dòng)態(tài)變化的捕捉與解析，構(gòu)成了激光里程計(jì)算法的核心邏輯。以特定時(shí)間窗內(nèi)的運(yùn)動(dòng)求解為例，通過(guò)對(duì)比不同時(shí)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(dòng)軌跡，這一過(guò)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(yùn)動(dòng)軌跡的連續(xù)畫卷。進(jìn)一步地，基于海量路標(biāo)點(diǎn)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(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的位姿變化。這一過(guò)程循環(huán)往復(fù)，直至覆蓋整個(gè)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(shí)智能駕駛場(chǎng)景下的精確軌跡圖。在智能駕駛的廣闊舞臺(tái)上，點(diǎn)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(jì)，該技術(shù)可細(xì)分為四大流派：原始點(diǎn)云直接配準(zhǔn)、特征點(diǎn)引導(dǎo)的掃描匹配、基于點(diǎn)云分布特性的匹配方法，以及前沿的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)方案。每種方法各有千秋，共同推動(dòng)著智能駕駛技術(shù)的不斷前行。 基于特征點(diǎn)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(jì)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(shí)力。該算法巧妙地從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提煉出標(biāo)志性的角點(diǎn)和平面點(diǎn)，         LOAM的運(yùn)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(shí)刻，系統(tǒng)捕獲激光雷達(dá)的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)后，首先利用激光點(diǎn)的廣義曲率特性，精準(zhǔn)篩選出角點(diǎn)和平面點(diǎn)。隨后，借助IMU/里程計(jì)數(shù)據(jù)的輔助，對(duì)幀內(nèi)激光雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行初步預(yù)估，并通過(guò)插值技術(shù)消除點(diǎn)云中的運(yùn)動(dòng)畸變。緊接著，將處理后的特征點(diǎn)與前一幀的特征點(diǎn)進(jìn)行精細(xì)匹配，精確計(jì)算出兩幀間的激光雷達(dá)運(yùn)動(dòng)變化量。這一過(guò)程中，運(yùn)動(dòng)信息以每秒10次的頻率傳遞給位姿變化集成模塊，確保實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性的平衡。同時(shí)，無(wú)偏差的特征點(diǎn)點(diǎn)云及運(yùn)動(dòng)變化量則以每秒1次的頻率進(jìn)入激光點(diǎn)云建圖模塊，為構(gòu)建精準(zhǔn)的點(diǎn)云地圖提供堅(jiān)實(shí)支撐。此外，LOAM算法還以每秒1次的頻率執(zhí)行點(diǎn)云幀與點(diǎn)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(duì)里程計(jì)輸出的位姿進(jìn)行校正，從而進(jìn)一步提升位姿估計(jì)的魯棒性和精確度。LOAM算法以其獨(dú)特的特征點(diǎn)匹配策略、高效的數(shù)據(jù)處理流程以及卓越的位姿估計(jì)能力，在激光里程計(jì)與建圖領(lǐng)域樹(shù)立了新的標(biāo)桿。         LOAM這一激光里程計(jì)與建圖的標(biāo)桿算法，其激光里程計(jì)模塊精妙地從原始點(diǎn)云中萃取邊緣與平面特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)幀間特征點(diǎn)的精準(zhǔn)匹配，并借助線性最小二乘優(yōu)化策略，精準(zhǔn)計(jì)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(dú)樹(shù)一幟，通過(guò)幀與點(diǎn)云地圖或子地圖與全局地圖的緊密匹配，對(duì)里程計(jì)位姿估計(jì)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(jiān)實(shí)的基石，值得每一位研究者深入探索與領(lǐng)會(huì)。         NDT算法：基于點(diǎn)云正態(tài)分布特征的匹配注冊(cè)，NDT（Normal-Distributions Transform）算法，由Biber與Straller在2003年針對(duì)2D點(diǎn)云配準(zhǔn)提出，其獨(dú)特之處在于摒棄了ICP等傳統(tǒng)算法的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)匹配方式。NDT首先將點(diǎn)云數(shù)據(jù)柵格化，隨后利用概率密度函數(shù)（PDF）描繪點(diǎn)云的分布特性。通過(guò)匹配兩幀點(diǎn)云間的分布信息，NDT能夠高效計(jì)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(diǎn)云配準(zhǔn)領(lǐng)域，實(shí)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(diǎn)云結(jié)構(gòu)且對(duì)異常值具有魯棒性的PDF均可嘗試。這使得NDT算法在計(jì)算開(kāi)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(shì)。 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(cāng)數(shù)字模型設(shè)計(jì)工作 2、對(duì)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(jì)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(jì)意圖。       要求 1、大專及以上學(xué)歷，藝術(shù)設(shè)計(jì)、工業(yè)設(shè)計(jì)相關(guān)專業(yè) 2、熟練使用ALIAS軟件 3、 測(cè)試A級(jí)至少5-8年實(shí)際CAS、A面設(shè)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn) 測(cè)試B級(jí)至少3-5年CAS、A面設(shè)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn) 4、善于團(tuán)隊(duì)合作、有責(zé)任心、敢于擔(dān)當(dāng)、工作主動(dòng)積極 有意者戳