韩国首尔国立大学的研究人员提出了一种利用激光雷达(LiDAR)扫描数据构建目标几何特征的方法。
LiDAR扫描得到的数据往往包含大量干扰,一般需要使用平滑函数处理后,再进行建模。建模时常使用迭代最近点方法将特征与地图中存在的对应关系进行映射并估算LiDAR姿态,但这受多种因素影响,易出现分类错误。为此,研究人员提出将LiDAR扫描的局部几何形状近似为二次曲面,以减轻由于要素类形状与地图局部几何形状之间的不一致而导致的性能下降。首先建立有效点到面对齐的表面特征提取问题的模型,然后将该模型转化为非线性优化问题,最后利用流形非线性优化方法求解。实验表明,对于KITTI和Newer College数据集,新方法的建模性能优于其他方法,特别是在模糊性较强的环境中具有较高稳定性。
这项研究可改善LiDAR建模的可靠性,促进LiDAR在自主系统导航、姿态估算等领域的应用。
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