顾及点云邻域特征的道路里程推算方法实现

提出车载测量系统获取点云进行公路里程推算方法,基于布料模拟滤波算法分类路面、非路面点云,以点云强度信息为标量并顾及点云邻域几何特征分割地面点云,采用八叉树连通聚类方法提取特征标线点云并以此构造路面中心线,制作ArcToolbox里程桩点提取工具来推算道路里程。实验表明本方法可快速分割标线特征点云并准确提取路面中心线,相比于传统的方法可更加准确地实现道路里程推算和桩点坐标提取。

基于自适应无迹卡尔曼的机器人室内定位算法

针对室内环境复杂,难以通过单一传感器对机器人精准定位的问题,以室内环境中的两轮差动移动机器人为研究对象,提出了一种自适应无迹卡尔曼室内定位算法;该方法以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,融合里程计、超声波定位系统、电子罗盘等传感器数据,利用超声波定位低频特性好的特点,减轻里程计结合电子罗盘进行航迹推算的累积误差和打滑影响;鉴于实际中量测噪声往往难以确定,利用Sage-Husa自适应方法,并根据不同传感器的噪声特性设置不同的加权系数,在线更新量测噪声特性,以实现对量测噪声的自适应;通过仿真验证,该方法能在传感器噪声特性未知的情况下,有效适应传感器噪声的变化,从而能够在复杂室内环境下,实现较高精度和鲁棒性的位姿估计。