《智能駕駛之激光雷達算法詳解》激光里程計

jinchanchanwaji

里程計，作為激光雷達導航、定位與地圖構建的核心基石，通過連續追蹤與匹配激光點云數據，精準估算車輛的運動軌跡。這一過程不僅深刻體現了機器人學領域的智慧結晶，更與測繪學中的點云拼接技術遙相呼應，盡管兩者目標各異——前者旨在通過跨時空的點云對齊，揭示車輛姿態的微妙變遷；后者則聚焦于構建統一坐標系下的點云圖景。

        圖11-1直觀展示了這一原理的精髓：隨著激光雷達隨車輛穿梭，靜態路標在雷達坐標系中的映射隨之舞動，而正是這些動態變化的捕捉與解析，構成了激光里程計算法的核心邏輯。以特定時間窗內的運動求解為例，通過對比不同時刻同一路標在雷達坐標系下的位置變遷，反推雷達乃至車輛的移動軌跡，這一過程巧妙融合了空間旋轉與平移的幾何變換，最終匯聚成車輛運動軌跡的連續畫卷。進一步地，基于海量路標點的數據支撐，我們得以構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點的位姿變化。這一過程循環往復，直至覆蓋整個行駛周期，結合激光雷達的外部參數校準，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，點云掃描匹配技術已綻放出多樣風采。依據不同的匹配策略與算法設計，該技術可細分為四大流派：原始點云直接配準、特征點引導的掃描匹配、基于點云分布特性的匹配方法，以及前沿的深度學習驅動方案。每種方法各有千秋，共同推動著智能駕駛技術的不斷前行。
基于特征點匹配的LOAM算法
        聚焦于LOAM算法——這一由卡內基·梅隆大學的杰出學者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數據集上的卓越表現，彰顯了其非凡的實力。該算法巧妙地從點云數據中提煉出標志性的角點和平面點，

        LOAM的運作流程如圖11-2所示，展現了其嚴謹而高效的架構。在t幀時刻，系統捕獲激光雷達的原始點云數據后，首先利用激光點的廣義曲率特性，精準篩選出角點和平面點。隨后，借助IMU/里程計數據的輔助，對幀內激光雷達的運動進行初步預估，并通過插值技術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行精細匹配，精確計算出兩幀間的激光雷達運動變化量。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次的頻率進入激光點云建圖模塊，為構建精準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行校正，從而進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、高效的數據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域樹立了新的標桿。
        LOAM這一激光里程計與建圖的標桿算法，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，實現幀間特征點的精準匹配，并借助線性最小二乘優化策略，精準計算出激光雷達在連續掃描間的位姿變換。而建圖環節，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行精細校正，顯著提升了定位精度與建圖質量。LOAM算法不僅自成體系，更為后續激光SLAM及多傳感器融合SLAM的演進鋪就了堅實的基石，值得每一位研究者深入探索與領會。
        NDT算法：基于點云正態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點云配準提出，其獨特之處在于摒棄了ICP等傳統算法的點對點匹配方式。NDT首先將點云數據柵格化，隨后利用概率密度函數（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在兩幀間的位姿變換。Magnusson等人在后續研究中成功將NDT算法擴展至3D點云配準領域，實現了激光雷達的3D位姿變換。NDT算法的核心在于其概率分布表征方法，它不僅限于正態分布，任何能在局部準確反映點云結構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定性上相較于ICP等傳統算法展現出明顯優勢。

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內外飾數字模型工程師      
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