基于复合多属性决策的点云匹配定位结果准确性评价

激光雷达点云匹配与惯性组合导航技术是高精度定位导航领域研究的热点,匹配定位结果评价的准确性直接影响组合导航定位精度,特别是在室外实际道路场景下,环境复杂,点云误匹配概率较大,只有准确评价匹配定位结果,才能提高组合导航定位精度。因此,对于评价模型的研究具有重要的意义。本文将评价模型的构建抽象为多属性决策问题,采用复合多属性决策算法,识别影响定位结果的因素并进行赋权,定量地评价了定位结果的质量,并利用实际道路数据对模型进行了验证。结果表明,本文算法可靠有效,能够反映实际匹配定位结果质量。

一种基于点云匹配的激光雷达/IMU联合标定方法

针对车载激光雷达和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的坐标系标定问题,设计了一种使用角反射器作标志物的标定方法。首先通过区域分割、地面滤除和标志点提取的预处理方法来提取标志点;然后借鉴3D点云匹配的方法,将坐标系联合标定转化为点云匹配问题,使用迭代最近邻点(Iterative Closest Point,ICP)算法求得两坐标系的坐标转换矩阵。最后,将标定结果与基于最小二乘法的标定结果进行对比,结果表明使用3D点云匹配的标定方法是可行的。