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题名一种融合多帧ICP和图优化的算法研究
被引量:3
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作者
吕瑞
李明
汪明阔
刘欢欢
薛静远
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机构
武汉大学计算机学院
国家多媒体软件工程技术研究中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第9期229-232,共4页
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基金
国家自然科学基金青年基金资助项目"基于高阶关联马尔科夫网模型的点云分类"(41001306)
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文摘
当前基于迭代最近点拼接的同时定位与建图算法,存在误差积累、无法满足大范围定位精度的缺陷。为此,提出一种融合多帧迭代最近点和图优化的算法。在时域上处理点云拼接问题,将单帧迭代最近点算法推广到多帧进行最近点迭代,提取同一地点在不同时刻的数据特征,形成多个封闭循环,再运用基于最小二乘的图优化方法对点云拼接后的全网数据进行全局优化,消除累计误差,提升整体的定位精度。采用鲁巷和密歇根的数据进行测试,结果表明,该方法在一定程度上减少了匹配误差,平均误差为1.0m,最小误差为0.2m,可以满足大范围同步定位与建图的精度需求。
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关键词
多帧迭代最近点
图优化
机器人
雷达
点云
同时定位与建图
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Keywords
multiple frames Interative Closest point(ICP)
graph optimization
robot
radar
point cloud
Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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