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號(hào)點(diǎn)云地圖輕量化與匹配輔助定位方法、系針對(duì)匹配迭代過程易陷入局部最優(yōu)問題設(shè)計(jì)2其中,基于APFH特征的點(diǎn)云地圖輕量化算法提取特征顯著區(qū)域點(diǎn)云重構(gòu)為輕量化地粗配準(zhǔn)階段利用APFH特征進(jìn)行匹配:隨機(jī)采樣掃描點(diǎn)云及輕量化地圖,基于描述子對(duì)地圖及點(diǎn)云幀中的采樣點(diǎn)進(jìn)行最近鄰查詢,利用點(diǎn)對(duì)距離誤差構(gòu)造優(yōu)化目標(biāo)函基于改進(jìn)SAC-IA-SGICP的匹配定位算法將預(yù)處理后激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云與輕量化點(diǎn)云i的去質(zhì)心坐標(biāo)為n為點(diǎn)云個(gè)數(shù):計(jì)算此時(shí)對(duì)應(yīng)的誤差,并重復(fù)進(jìn)行采樣匹配過程直到滿33.一種點(diǎn)云地圖輕量化與匹配輔助定位系統(tǒng)粗配準(zhǔn)階段利用APFH特征進(jìn)行匹配:隨機(jī)采樣掃描點(diǎn)云及輕量化地圖,基于描述子對(duì)地圖及點(diǎn)云幀中的采樣點(diǎn)進(jìn)行最近鄰查詢,利用點(diǎn)對(duì)距離誤差構(gòu)造優(yōu)化目標(biāo)函基于改進(jìn)SAC-IA-SGICP的匹配定位算法將預(yù)處理后激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云與輕量化點(diǎn)云4i的去質(zhì)心坐標(biāo)為n為點(diǎn)云個(gè)數(shù):計(jì)算此時(shí)對(duì)應(yīng)的誤差,并重復(fù)進(jìn)行采樣匹配過程直到滿5當(dāng)c-rc-o時(shí),退化為點(diǎn)到點(diǎn)的配準(zhǔn);當(dāng)C"=(P+RP)2,C"=O時(shí),退化為點(diǎn)到平面的配準(zhǔn),其中P為正實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1-3中任一所述的點(diǎn)云地圖輕機(jī)程序用于執(zhí)行上述權(quán)利要求1-3中任一所述的點(diǎn)云地圖輕量化與匹配輔67指令以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明所述的點(diǎn)云地圖輕量化與述計(jì)算機(jī)程序用于執(zhí)行本發(fā)明所述的點(diǎn)云地圖輕量化與匹配畸變的激光雷達(dá)特征點(diǎn)云與已構(gòu)建的輕量化地圖進(jìn)行配準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的精準(zhǔn)定位。[0015]2、本發(fā)明的輕量化方法同時(shí)考慮單點(diǎn)的幾何特征及其附近的區(qū)域幾何特征的分布情況,利用鄰域幾何關(guān)系及統(tǒng)計(jì)分析方法計(jì)算各點(diǎn)APFH(AdaptivePointFeature[0017]4、本發(fā)明精匹配過程改進(jìn)GICP算法,設(shè)計(jì)SGICP(SymmetricGeneralized89[0037]本發(fā)明實(shí)施例中的不同區(qū)域APFH特征對(duì)比如圖3所示,若所求點(diǎn)及其鄰域點(diǎn)集間[0044]其中ωt和at為t時(shí)刻IMU原始測(cè)量數(shù)據(jù),b"、h"分別為角速度、加速度偏置,[0073]當(dāng)c-rc'-o時(shí),退化為點(diǎn)到點(diǎn)的配準(zhǔn);[0075]利用Levenberg-Marquardt算法迭代求解最佳旋轉(zhuǎn)參數(shù),利用公式(13)求得平移[0079]本發(fā)明的一種點(diǎn)云地圖輕量化與匹配輔助定位系統(tǒng)的一種具體實(shí)施步驟實(shí)現(xiàn)過[0094]15.兩次配準(zhǔn)所得變換矩陣之積即為當(dāng)前掃描幀與點(diǎn)云地圖匹配的位姿轉(zhuǎn)換結(jié)[0095]本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備,圖6示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的電子設(shè)備可選包括相對(duì)于處理器遠(yuǎn)程設(shè)置的存儲(chǔ)器,這些遠(yuǎn)程存儲(chǔ)器可以通過網(wǎng)絡(luò)連接至處理器。執(zhí)行描述于本申請(qǐng)的點(diǎn)云地圖輕量化與匹配
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