科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
回环检测对消除机器人在SLAM过程中产生的累计误差非常重要，现有基于全局描述符的激光雷达回环检测算法大多仅利用一种点云信息，回环检测精度不理想，而且为克服旋转不变性问题，通常需要重复计算两帧点云的相似度，这样明显增加了计算量，降低了算法实时性，为此本文提出一种改进的回环检测算法。首先利用不同方式对一帧点云的强度和高度信息在不同维度进行编码，构建出更加准确的全局描述符；然后将矩阵形式的描述符简化为向量，通过KD树的数据结构从历史点云中快速搜索出与当前点云可能发生回环的若干候选点云，进一步将候选点云和当前点云进行精度更高的相似度计算，判断是否发生回环。该算法还利用SLAM过程中估计的当前帧点云位姿，对每帧点云进行初始变换，以减少为克服旋转不变性问题所产生的计算量。分别在公开数据集KITTI和真实室外环境中进行了实验测试，结果显示，相较于采用Scan Context全局描述符的对比算法，本文算法在计算时间上缩短了40%以上，同时取得了更高的回环检测准确率。
-
单位武汉科技大学; 立得空间信息技术股份有限公司
