《智能駕駛之激光雷達算法詳解》激光里程計

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里程計，作為激光雷達導航、定位與地圖構建的核心基石，通過(guò)連續追蹤與匹配激光點(diǎn)云數據，精準估算車(chē)輛的運動(dòng)軌跡。這一過(guò)程不僅深刻體現了機器人學(xué)領(lǐng)域的智慧結晶，更與測繪學(xué)中的點(diǎn)云拼接技術(shù)遙相呼應，盡管兩者目標各異——前者旨在通過(guò)跨時(shí)空的點(diǎn)云對齊，揭示車(chē)輛姿態(tài)的微妙變遷；后者則聚焦于構建統一坐標系下的點(diǎn)云圖景。

        圖11-1直觀(guān)展示了這一原理的精髓：隨著(zhù)激光雷達隨車(chē)輛穿梭，靜態(tài)路標在雷達坐標系中的映射隨之舞動(dòng)，而正是這些動(dòng)態(tài)變化的捕捉與解析，構成了激光里程計算法的核心邏輯。以特定時(shí)間窗內的運動(dòng)求解為例，通過(guò)對比不同時(shí)刻同一路標在雷達坐標系下的位置變遷，反推雷達乃至車(chē)輛的移動(dòng)軌跡，這一過(guò)程巧妙融合了空間旋轉與平移的幾何變換，最終匯聚成車(chē)輛運動(dòng)軌跡的連續畫(huà)卷。進(jìn)一步地，基于海量路標點(diǎn)的數據支撐，我們得以構建一系列非線(xiàn)性方程，借助高效算法如非線(xiàn)性最小二乘法，精確求解出車(chē)輛在每個(gè)時(shí)間節點(diǎn)的位姿變化。這一過(guò)程循環(huán)往復，直至覆蓋整個(gè)行駛周期，結合激光雷達的外部參數校準，最終繪制出車(chē)輛在真實(shí)智能駕駛場(chǎng)景下的精確軌跡圖。在智能駕駛的廣闊舞臺上，點(diǎn)云掃描匹配技術(shù)已綻放出多樣風(fēng)采。依據不同的匹配策略與算法設計，該技術(shù)可細分為四大流派：原始點(diǎn)云直接配準、特征點(diǎn)引導的掃描匹配、基于點(diǎn)云分布特性的匹配方法，以及前沿的深度學(xué)習驅動(dòng)方案。每種方法各有千秋，共同推動(dòng)著(zhù)智能駕駛技術(shù)的不斷前行。
基于特征點(diǎn)匹配的LOAM算法
        聚焦于LOAM算法——這一由卡內基·梅隆大學(xué)的杰出學(xué)者Andrew J. Davison與Sanjiv Singh在2014年精心打造的激光里程計與建圖杰作。LOAM在KITTI數據集上的卓越表現，彰顯了其非凡的實(shí)力。該算法巧妙地從點(diǎn)云數據中提煉出標志性的角點(diǎn)和平面點(diǎn)，

        LOAM的運作流程如圖11-2所示，展現了其嚴謹而高效的架構。在t幀時(shí)刻，系統捕獲激光雷達的原始點(diǎn)云數據后，首先利用激光點(diǎn)的廣義曲率特性，精準篩選出角點(diǎn)和平面點(diǎn)。隨后，借助IMU/里程計數據的輔助，對幀內激光雷達的運動(dòng)進(jìn)行初步預估，并通過(guò)插值技術(shù)消除點(diǎn)云中的運動(dòng)畸變。緊接著(zhù)，將處理后的特征點(diǎn)與前一幀的特征點(diǎn)進(jìn)行精細匹配，精確計算出兩幀間的激光雷達運動(dòng)變化量。這一過(guò)程中，運動(dòng)信息以每秒10次的頻率傳遞給位姿變化集成模塊，確保實(shí)時(shí)性與準確性的平衡。同時(shí)，無(wú)偏差的特征點(diǎn)點(diǎn)云及運動(dòng)變化量則以每秒1次的頻率進(jìn)入激光點(diǎn)云建圖模塊，為構建精準的點(diǎn)云地圖提供堅實(shí)支撐。此外，LOAM算法還以每秒1次的頻率執行點(diǎn)云幀與點(diǎn)云地圖的匹配操作，其輸出的位姿信息被送入位姿變化集成模塊，對里程計輸出的位姿進(jìn)行校正，從而進(jìn)一步提升位姿估計的魯棒性和精確度。LOAM算法以其獨特的特征點(diǎn)匹配策略、高效的數據處理流程以及卓越的位姿估計能力，在激光里程計與建圖領(lǐng)域樹(shù)立了新的標桿。
        LOAM這一激光里程計與建圖的標桿算法，其激光里程計模塊精妙地從原始點(diǎn)云中萃取邊緣與平面特征點(diǎn)，實(shí)現幀間特征點(diǎn)的精準匹配，并借助線(xiàn)性最小二乘優(yōu)化策略，精準計算出激光雷達在連續掃描間的位姿變換。而建圖環(huán)節，LOAM更是獨樹(shù)一幟，通過(guò)幀與點(diǎn)云地圖或子地圖與全局地圖的緊密匹配，對里程計位姿估計進(jìn)行精細校正，顯著(zhù)提升了定位精度與建圖質(zhì)量。LOAM算法不僅自成體系，更為后續激光SLAM及多傳感器融合SLAM的演進(jìn)鋪就了堅實(shí)的基石，值得每一位研究者深入探索與領(lǐng)會(huì )。
        NDT算法：基于點(diǎn)云正態(tài)分布特征的匹配注冊，NDT（Normal-Distributions Transform）算法，由Biber與Straller在2003年針對2D點(diǎn)云配準提出，其獨特之處在于摒棄了ICP等傳統算法的點(diǎn)對點(diǎn)匹配方式。NDT首先將點(diǎn)云數據柵格化，隨后利用概率密度函數（PDF）描繪點(diǎn)云的分布特性。通過(guò)匹配兩幀點(diǎn)云間的分布信息，NDT能夠高效計算出激光雷達在兩幀間的位姿變換。Magnusson等人在后續研究中成功將NDT算法擴展至3D點(diǎn)云配準領(lǐng)域，實(shí)現了激光雷達的3D位姿變換。NDT算法的核心在于其概率分布表征方法，它不僅限于正態(tài)分布，任何能在局部準確反映點(diǎn)云結構且對異常值具有魯棒性的PDF均可嘗試。這使得NDT算法在計算開(kāi)銷(xiāo)與穩定性上相較于ICP等傳統算法展現出明顯優(yōu)勢。

另外最近部門(mén)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
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要求
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