摘要
本发明提出了一种基于车载传感器数据和辅助地图相结合的车辆定位方法,以实现车辆在公路隧道环境下的定位。该方法通过快速直接的激光雷达惯性里程计将原始点云直接注册到局部地图上并更新局部地图,利用隧道环境中的细微特征来提高定位的准确性,从而实现在隧道环境中交通标志不可用路段时车辆的定位。而对于存在交通标志的路段,需将点云数据制作成交通标志地图,并设置好标志图大小的阈值。一旦检测到的标志图超过所设阈值时,即可使用事先制作好的交通标志地图来实现车辆定位。最终,将惯性里程计的定位结果与基于辅助地图获得的定位数据相融合,以提升车辆在整个公路隧道环境中的定位精度和稳定性。
技术关键词
公路隧道环境
交通标志
车辆定位方法
惯性里程计
激光雷达
地图
坐标系
状态转换模型
误差状态
卡尔曼滤波器
测量点
噪声
运动补偿
反向传播方法
状态转移模型
三维坐标信息
车载传感器
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卫星影像数据
激光雷达数据
实景三维模型
高分卫星影像
三维激光雷达
桥梁底部
特征提取模块
数据采集模块
裂缝特征
点云特征提取
驾考科目
矢量地图
点云地图
mapping方法
激光雷达传感器
车辆识别系统
环境传感器数据
车辆识别方法
激光雷达数据
大数据分析方法
图像深度特征
激光雷达数据
场景重建方法
重建场景
网络生成方法