[發明專利]點云稀疏場景下主動特征輔助的自適應融合定位方法

在審

• 申請號: 202210177446.6
• 申請日: 2022-02-24
• 公開（公告）號: CN114527487A
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 徐啟敏;孔鑫;李旭;孔棟
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G01S17/931
• 分類號: G01S17/931;G01S17/86;G01S17/08;G01S5/02;G06T7/73;G06K9/62;G06T7/80
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 張天哲

本發明公開了一種點云稀疏場景下主動特征輔助的自適應融合定位方法，通過多傳感器融合的方案解決激光SLAM因點云稀疏而導致定位精度的降低甚至無法定位的問題。通過在路側布設主動特征來增加激光雷達的觀測量，并引入UWB距離觀測信息來識別激光雷達掃描到的主動特征編號；同時通過模糊邏輯分類算法來對激光雷達與UWB的觀測精度進行分類，從而自適應調節激光雷達與UWB的噪聲方差陣；最后通過擴展卡爾曼濾波算法實現車輛的融合定位。具有成本低、精度高、實時性好的優點。

技術領域

本發明屬于車輛導航定位領域，特別涉及一種點云稀疏場景下主動特征輔助的自適應融合定位方法。

背景技術

隨著經濟社會的快速發展，我國的機動車保有量快速增加，道路交通面臨著巨大的挑戰，為了解決日益嚴峻的復雜交通問題，智能交通系統(Intelligent TransportSystems，ITS)應運而生，并逐漸成為最新的研究發展方向。而智能交通系統的實現，離不開高精度的車輛導航定位技術，只有在實時地獲取車輛準確、可靠的位置信息的前提下，全方位實施車車、車路動態實時信息的交互，充分實現人、車、路的有效協同，才能保證車輛的安全行駛，改善交通環境。因此，車輛定位技術是智能交通等研究的基礎與核心內容之一。

目前，在車輛導航定位領域中應用最為廣泛的是全球衛星導航系統(GlobalNavigation Satellite System，GNSS)技術，在無遮擋的環境下，GNSS能為車輛實時全天候地提供三維的位置、速度和姿態等信息。但是在隧道、地下停車場等密閉的交通環境中，由于衛星信號的遮擋，GNSS會存在時期失效的現象而無法實現準確可靠的連續定位。

近年來，同步定位和建圖(Simultaneous Localization and mapping，SLAM)技術在GNSS信號受遮擋的場景下取得了長足的發展。SLAM的關鍵技術是構建動載體在未知環境中的位姿與環境地圖，根據位姿與地圖信息估計自身運動的位置并伴隨運動過程構建增量式地圖，實現車輛的導航與定位功能。SLAM技術的實現過程中，常用的傳感器之一是激光雷達(Lidar)，它具有廣闊的視角、低光環境下的魯棒性以及遠距離捕捉環境細節的能力，相較于相機，激光雷達不受光照的影響，白天與黑夜的表現能力俱佳。然而，當車輛行駛至特征點較少的區域時，激光雷達SLAM會由于稀疏的點云而導致定位精度的降低甚至無法定位。因此，如何在點云稀疏場景下實現基于激光雷達的高精度定位是亟待解決的關鍵問題。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的不足，提出一種基于Lidar/UWB融合的車輛定位方法，實現激光SLAM因點云稀疏無法定位時對車輛位置的準確、可靠估計。本發明通過在激光雷達點云稀疏的路段布設固定位置的特殊形狀物體，便于激光雷達檢測，該物體所在位置已經事先準確測量，檢測到物體的特征點后就可以知道物體的準確位置信息，并可以解算與該物體的相對位置關系，相當于主動地為激光雷達提供特征信息，因此本專利中將該特殊形狀的物體稱為主動特征，同時主動特征頂部搭載了UWB，可以提供編號信息以區分不同的主動特征，并且增加額外的UWB距離輔助觀測信息；最后，根據激光雷達和UWB信號的距離觀測值，基于模糊邏輯分類算法對激光雷達和UWB的觀測精度分類，進而根據分類結果自適應的調整擴展卡爾曼濾波的觀測噪聲陣，最終實時地輸出車輛融合定位后的精確位置。具體步驟如下：

步驟1：路側主動特征與UWB基站的布設

本發明在激光雷達點云稀疏的區域每隔10-20m等間距的布置主動特征及UWB基站。其中主動特征為低成本的白色圓柱體泡沫，將主動特征安裝在相應支架上，在每個主動特征的頂部都安裝相應的UWB基站。以正東方向為OX軸，正北方向為OY軸，地球表面某一固定點為原點建立坐標系。各個主動特征及UWB基站在該坐標系下的位置可通過提前標定獲取。UWB信號接收標簽及激光雷達安裝在行駛車輛的頂端。

步驟2：激光雷達觀測量識別