CN111721298A - 一种slam室外大场景精准定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种SLAM室外大场景精准定位方法，包括以下步骤：使用IMU和Wheel Odemetry更新的状态，传播IMU和Wheel Odemetry的不确定性，当有GNSS或者LIDAR测量结果到达时计算GNSS/Lidar的卡尔曼增益，计算误差状态Error State，校正预测状态Predicted State，计算校正协方差，计算当前位置，当GNSS或者LIDAR测量结果没有到达时，继续使用IMU和Wheel Odemetry更新的状态，传播IMU和Wheel Odemetry的不确定性。本发明提高了该定位***和方法的准确性。

Description

一种SLAM室外大场景精准定位方法
技术领域
本发明涉及SLAM室外大场景精准定位技术领域，尤其涉及一种SLAM室外大场景精准定位方法。
背景技术
铁水运输所在场景特点：覆盖范围大、钢铁结构建筑物多、遮挡严重、场景复杂。
GPS在该场景下，可靠性大打折扣；IMU、Lidar、WheelOdmetry不可避免的存在积分误差；使用单一传感器进行精准定位无法达到效果。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种SLAM室外大场景精准定位方法。
本发明提出的一种SLAM室外大场景精准定位方法，包括以下步骤：
S1：使用IMU和WheelOdemetry更新的状态；
S2：传播IMU和WheelOdemetry的不确定性；
S3：当有GNSS或者LIDAR测量结果到达时进入S4，否则进入S1；
S4：计算GNSS/Lidar的卡尔曼增益(KalmanGain)；
S5：计算误差状态ErrorState；
S6：校正预测状态PredictedState；
S7：计算校正协方差；
S8：计算当前位置。
优选地，各传感器需要进行各自的校准及联合标定。
优选地，IMU和WheelOdemetry获取高频率状态跟新信息，GNSS和LIDAR获取低频率测量结果，进而进行校正。
优选地，计算卡尔曼增益时，使用基于迭代的卡尔曼滤波，迭代卡尔曼滤波器主要目的在于克服EKF线性化过程中对高阶误差的舍弃而造成的估计不准确，迭代主要是指在量测更新过程中添加了一步迭代，直到状态收敛。
优选地，S6除了通过ErrorState的计算进行校正，还可通过高精地图的关键帧和Lidar进行校正。
本发明中的有益效果为：
1.该定位***和方法所需的传感器：IMU、GNSS、Lidar、Wheel Odmetry，都是市面上最常见的传感器，降低了该定位***和方法的成本，且该定位方法不仅准确，而且误差低，从而提高了该定位***和方法的准确性。
2.该定位***和方法不仅能通过ErrorState的计算进行校正，还可通过高精地图的关键帧和Lidar进行校正，而且当有GNSS或者LIDAR测量结果到达时才能进入S4，否则需要回到S1，从而进一步降低了定位的误差，进而提高了该定位***和方法的准确性，
3.通过该定位***和方法避免了积分误差的存在和单一传感器不能够精准定位的情况，而且各传感器需要进行各自的校准及联合标定，避免传感器本身对定位的影响，另外IMU和WheelOdemetry获取高频率状态跟新信息，GNSS和LIDAR获取低频率测量结果，进而进行校正，进一步提高了该定位***和方法的准确性。
附图说明
图1为本发明提出的一种SLAM室外大场景精准定位方法的***图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种SLAM室外大场景精准定位方法，包括以下步骤：
S1：使用IMU和WheelOdemetry更新的状态；
S2：传播IMU和WheelOdemetry的不确定性；
S3：当有GNSS或者LIDAR测量结果到达时进入S4，否则进入S1；
S4：计算GNSS/Lidar的卡尔曼增益(KalmanGain)；
S5：计算误差状态ErrorState；
S6：校正预测状态PredictedState；
S7：计算校正协方差；
S8：计算当前位置。
本发明IMU、GNSS、Lidar、WheelOdmetry各传感器需要进行各自的校准及联合标定，IMU和WheelOdemetry获取高频率状态跟新信息，GNSS和LIDAR获取低频率测量结果，进而进行校正，计算GNSS/Lidar的卡尔曼增益时，使用基于迭代的卡尔曼滤波，迭代卡尔曼滤波器主要目的在于克服EKF线性化过程中对高阶误差的舍弃而造成的估计不准确，迭代主要是指在量测更新过程中添加了一步迭代，直到状态收敛，S6除了通过ErrorState的计算进行校正，还可通过高精地图的关键帧和Lidar进行校正，另外需要使用高精密Lidar绘制的HDmap。
本发明中，该定位***和方法所需的传感器：IMU、GNSS、Lidar、WheelOdmetry，都是市面上最常见的传感器，降低了该定位***和方法的成本，且该定位方法不仅准确，而且误差低，从而提高了该定位***和方法的准确性，该定位***和方法不仅能通过ErrorState的计算进行校正，还可通过高精地图的关键帧和Lidar进行校正，而且当有GNSS或者LIDAR测量结果到达时才能进入S4，否则需要回到S1，从而进一步降低了定位的误差，进而提高了该定位***和方法的准确性，通过该定位***和方法避免了积分误差的存在和单一传感器不能够精准定位的情况，而且各传感器需要进行各自的校准及联合标定，避免传感器本身对定位的影响，另外IMU和WheelOdemetry获取高频率状态跟新信息，GNSS和LIDAR获取低频率测量结果，进而进行校正，进一步提高了该定位***和方法的准确性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种SLAM室外大场景精准定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：使用IMU和Wheel Odemetry更新的状态；
S2：传播IMU和Wheel Odemetry的不确定性；
S3：当有GNSS或者LIDAR测量结果到达时进入S4，否则进入S1；
S4：计算GNSS/Lidar的卡尔曼增益(Kalman Gain)；
S5：计算误差状态Error State；
S6：校正预测状态Predicted State；
S7：计算校正协方差；
S8：计算当前位置。
2.根据权利要求1所述的一种SLAM室外大场景精准定位方法，其特征在于，所述IMU、GNSS、Lidar、Wheel Odmetry各传感器需要进行各自的校准及联合标定。
3.根据权利要求1所述的一种SLAM室外大场景精准定位方法，其特征在于，所述IMU和Wheel Odemetry获取高频率状态跟新信息，GNSS和LIDAR获取低频率测量结果，进而进行校正。
4.根据权利要求1所述的一种SLAM室外大场景精准定位方法，其特征在于，所述计算GNSS/Lidar的卡尔曼增益时，使用基于迭代的卡尔曼滤波，迭代卡尔曼滤波器主要目的在于克服EKF线性化过程中对高阶误差的舍弃而造成的估计不准确，迭代主要是指在量测更新过程中添加了一步迭代，直到状态收敛。
5.根据权利要求1所述的一种SLAM室外大场景精准定位方法，其特征在于，所述S6除了通过Error State的计算进行校正，还可通过高精地图的关键帧和Lidar进行校正。
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