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101.
LiDAR和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)在智能汽车获得了广泛的应用,比如高精度地图构建、车辆实时定位等。两种传感器进行组合测量时,需要知道两者之间的空间关系,包括空间旋转和平移参数。本文提出了一种基于LiDAR标签的自动化LiDAR/IMU空间标定方法。首先分析了LiDAR/IMU标定参数对LiDAR点云拼接的影响,证明了当车辆近似直线运动时,使用概略标定参数即可利用IMU的姿态信息将LiDAR点云转换到轴向近乎一致的坐标系。基于该结论,提出了一种基于IMU姿态约束的LiDAR栅格占有图构建方法,构建高相对精度的点云地图与LiDAR标签的点云进行地图匹配,获得LiDAR标签在图中的位置,相对于单点云帧互匹配方法,提高标签点云匹配的精度和可靠性。然后基于LiDAR标签的已知高精度位置,采用非线性优化方法解算栅格占有图与LiDAR标签的空间转换关系,进而求解LiDAR/IMU的空间标定参数。试验结果表明,利用本文方法获得的标定参数构建的点云地图,可实现厘米级的绝对位置精度,验证了本文方法的正确性和可行性。 相似文献