【摘 要】
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在移动机器人中,精确的定位结果是实现安全移动、合理路径与任务规划的前提,因此精确稳定的全局定位是系统中的关键环节。现阶段大多数定位系统都采用多传感器融合的定位方案,主流的传感器包括:全球导航卫星系统（GNSS）、激光雷达（LiDAR）、相机（Camera）、无线电雷达（Radar）等。多传感器融合可以实现各传感器之间的优势互补,提高定位系统的精确性与鲁棒性,但同时也导致了定位系统数据类型多样、系统
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研计划项目《高端连锁酒店搬运与客房助理机器人研制与示范应用》,项目编号:16111107800；
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在移动机器人中,精确的定位结果是实现安全移动、合理路径与任务规划的前提,因此精确稳定的全局定位是系统中的关键环节。现阶段大多数定位系统都采用多传感器融合的定位方案,主流的传感器包括:全球导航卫星系统（GNSS）、激光雷达（LiDAR）、相机（Camera）、无线电雷达（Radar）等。多传感器融合可以实现各传感器之间的优势互补,提高定位系统的精确性与鲁棒性,但同时也导致了定位系统数据类型多样、系统实现复杂的问题。本文以自动驾驶汽车的应用为背景,提出了一种基于激光里程计定位与点云描述符匹配定位的融合定位系统,重点研究了仅使用三维激光雷达实现在封闭园区内沿固定路线行驶（L4级别）的车辆的全局定位问题。本文做了如下的研究工作:（1）提出了一种全新的三维点云全局描述符。该描述符用二进制的方式将空间中沿高度方向柱状空间内的点云结构信息进行编码,然后将编码的二进制代码转换为对应十进制数,用二维矩阵来存储信息,该二维矩阵即为此帧点云的描述符。同时提出了基于描述符的匹配方法,通过当前帧点云描述符与包含所有历史帧点云描述符的数据库进行匹配,实现自动驾驶车辆在环境中的全局定位。由于描述符的匹配建立了当前信息和历史信息之间的关联,点云描述符的匹配还可以用于SLAM系统的闭环检测。（2）构建了一个基于图优化的SLAM系统。该系统主要包括:激光里程计构建、后端位姿图优化、闭环检测和基于已知位姿的地图构建四部分工作。根据激光点的曲率,从去畸变处理后的点云中提取边界点和平面点特征点,使用特征点执行点云的配准工作;将本文提出的描述符用于SLAM系统的闭环检测,以校正累积误差;后端采用开源工具g2o对前端构建的包含里程计约束和闭环约束的位姿图进行优化;在地图构建环节,基于优化后的已知位姿构建了环境的三维点云描述。（3）在公开数据集KITTI对构建的SLAM系统进行了精度评估。首先对本文提出的点云描述符的闭环检测性能进行评估,并和IRIS、SC、M2DP点云描述符进行了比较,我们的描述符取得了最优的准确率-召回率表现。对SLAM系统估计的位姿轨迹进行评估,与LOAM、V-LOAM、IMLS-ICP方法进行了对比。我们方法的平均平移误差为0.53%,平均旋转误差为0.0021°/m,其中平移误差是四种方法中最小的。（4）提出了一种仅使用激光雷达的全局定位方法,它把实时的激光里程计定位结果和基于先验地图的匹配定位结果相融合。分别在公开数据集和实际场景中对定位表现进行了实验评估。公开数据集的实验结果显示:平均平移误差为0.038米,旋转误差为0.031°。在实际场景中的两条路线进行了定位实验,平均平移误差分别为0.067米和0.063米。在两条路线累积运行超过10公里,其中两条实验路线平移误差小于0.14米的距离占实验总里程的比例分别为99.54%和100%。
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