《智能駕駛之激光雷達算法詳解》多傳感器融合 SLAM

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《智能駕駛之激光雷達算法詳解》多傳感器融合 SLAM    鑒于各傳感器的工作特性及其局限性，單獨依賴一種或兩種傳感器在復雜路況下往往難以確保高精度定位。例如，激光里程計在隧道、高架等環境下易受影響，而IMU與輪速計則受限于累積誤差，難以獨立提供可靠位置信息。GPS在特定場景如立交橋、隧道及高樓密集區則常遭遇信號丟失問題。視覺里程計則受天氣、光照及動態環境變化影響較大，其穩定性亦受挑戰。當前學術界與工業界正致力于通過多傳感器融合技術，實現高精度、穩定且實時的定位解決方案。多傳感器融合SLAM主要分為松耦合與緊耦合兩大類別，其中緊耦合方式因能更充分融合各傳感器信息，成為研究重點。         在緊耦合領域，已有多種創新算法涌現。如X.Za0等人在IROS 2019上提出的LIC-Fusion算法，基于MSCKF框架實現了激光雷達、IMU與相機的緊密協作。牛津大學D.wi油團隊則依托因子圖框架，融合了激光里程計、視覺里程計與IMU預積分因子，實現了高精度定位。香港大學Mars實驗室更是在此基礎上，提出了RLIVE與R'LIVE算法，通過結合濾波與平滑優化技術，進一步提升了激光雷達、IMU與相機的融合定位精度與建圖能力。為滿足L4級智能駕駛等高級應用場景的需求，學者們還探索了結合高精點云地圖的全局定位方法。百度團隊通過誤差狀態卡爾曼濾波框架，實現了激光雷達、GNSS、IMU與先驗點云地圖的深度融合，實現了厘米級定位精度。圖森未來則進一步挑戰極限，嘗試在無激光里程計的情況下，僅憑輪速計、IMU與先驗點云地圖，實現了無人物流卡車的高精度全局定位。在此背景下，特選激光雷達+IMU+視覺組合定位中的RPLIVE算法，以及圖森未來在ICRA 2021上提出的基于激光雷達特征地圖輔助的多傳感器緊耦合定位算法進行深入探討，以期洞悉其背后的原理與技術創新。 視覺、激光雷達、IMU融合的RLVE算法         RLVE算法，源自香港大學Man Li等人在IROS 2021的卓越貢獻，是一種創新的實時傳感器融合SLAM算法。該算法巧妙地將激光雷達、相機與IMU緊密集成于一個高效預處理模塊中，隨后通過現代優化技術實現精準定位與建圖。Li團隊憑借三種傳感器的深度協同，使RLVE能夠從容應對視覺失效及激光雷達里程計挑戰，室內外測試中均展現出卓越的性能與成果。算法的核心流程清晰分為兩大板塊：里程計模塊與因子圖優化模塊。里程計模塊依托于先進的誤差狀態卡爾曼濾波框架，無縫融合激光雷達、相機與IMU數據，初步估算系統姿態，并分別針對各傳感器特性進行優化輸出。其獨特之處在于，通過誤差狀態空間的迭代更新策略，將問題轉化為最大化后驗估計，運用高斯牛頓法高效求解。在激光雷達處理上，采用平衡特征點提取與運動補償技術；相機端則運用快速角點提取與KLT光流跟蹤，確保視覺信息的精確捕捉。為進一步提升視覺測量的精準度，因子圖優化模塊引入動態滑窗機制，對視覺地標、關鍵姿態及傳感器間的時間偏差進行精細調整與優化，從而構建出更加精確與魯棒的環境地圖。RLVE解法以其創新的理念與卓越的性能，為SLAM領域樹立了新的標桿。         在智能駕駛任務中，高精度要求促使我們實時結合激光雷達、相機及IMU等傳感器，以確保在復雜環境中，如隧道、橋梁等GPS信號受限的區域，定位算法的精準度、實時性和魯棒性。為了實現長距離的絕對定位，學界提出并應用了基于多傳感器緊耦合的定位算法（Tightly-Coupled Multi-Sensor Localization, TCML），這一創新在RA2D1會議上得以展示。TCML算法構建于因子圖優化框架之上，巧妙地將IMU數據、輪速計信息與激光雷達點云地圖的融合轉化為一個優化問題，利用固定延平滑（fixed-lag smoothing）技術求解。具體而言，算法中，激光雷達點云與預先構建的地圖特征相匹配，實現了對車輛全局位姿的估計；同時，結合車輛運動學模型和輪速計數據，精準捕捉車輛局部時刻的相對位姿變化。兩者相輔相成，共同約束車輛狀態的最優估計。         圖13-5清晰展示了TCML算法的整體流程，其關鍵傳感器包括輪速編碼器、IMU和激光雷達，而一張精細的激光雷達特征地圖則是算法不可或缺的外部數據源。輪速編碼器負責提供車輛速度的直接觀測，IMU則用于計算幀間相對位姿變化，并作為系統狀態的初步估計。激光點云在IMU校正運動畸變后，與地圖特征精準匹配，從而得到系統位姿的精確估計。最終，TCML算法通過局部滑窗內的因子殘差最小化，實現了傳感器信息的緊耦合優化，采用固定間隔平滑策略，迭代提升系統位姿估計的精度，詳細過程如圖13-6所示。利用激光雷達、IMU與輪速計等多源傳感器的緊密集成，實現長距離、高精度且魯棒的實時定位技術。為縮減點云處理時間與計算負荷，TMFL算法巧妙地從密集點云地圖中篩選稀疏特征點，并通過每幀激光點云的均勻采樣策略，精簡特征匹配點數量，同時確保定位精度不受損。在因子圖優化框架下，該算法融合激光雷達特征、IMU預積分及輪速計速度信息，對車輛狀態進行聯合優化，并運用固定后平滑策略，簡化優化難題，加速算法響應。 另外最近部門招聘，要求如下： 內外飾數字模型工程師       1、負責內飾全倉數字模型設計工作 2、對內飾零部件有充分了解、IP、門板、console等零部件 3、負責內飾IP、門板、座椅、console、頂棚、立柱等零部件的設計工作 4、掌握內飾零部件之間的配合關系，并完整表達設計意圖。       要求 1、大專及以上學歷，藝術設計、工業設計相關專業 2、熟練使用ALIAS軟件 3、 測試A級至少5-8年實際CAS、A面設計工作經驗 測試B級至少3-5年CAS、A面設計工作經驗 4、善于團隊合作、有責任心、敢于擔當、工作主動積極 有意者戳 汽車造型/產品設計師社會招聘-表單-金數據 (jsj.top)

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在緊耦合領域，已有多種創新算法涌現