激光雷達輔助的慣性導航組合系統(tǒng)技術研究.pdf

1、由于全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）和慣性導航系統(tǒng)（Inertial Navigation System，INS）的互補特性，GPS常被用來與INS進行組合，定期修正INS誤差。然而，在市區(qū)或者室內(nèi)等環(huán)境中，由于衛(wèi)星信號受到干擾或者中斷，GPS定位精度和定位連續(xù)性受到限制，因此需要引入新的導航設備或者系統(tǒng)來輔助 INS。近年來，激光雷達（Light Detection and Ranging,

2、LiDAR）以其高精度、高采樣頻率和低運算載荷等優(yōu)勢被廣泛應用于載體位姿估計、移動測繪以及同時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）等應用中。同時，GPS和LiDAR工作在互補的環(huán)境中。
　　本研究介紹了兩種新的慣性傳感器組合方式，即2D簡化的慣性傳感器系統(tǒng)（Reduced Inertial Sensor System，RISS）和3D RISS。與傳統(tǒng)三個陀螺儀和

3、三個加表組合的慣性測量單元（Inertial Measurement Unit, IMU）相比，RISS用里程儀而不是加速度計計算速度，用加速度計取代陀螺儀計算縱橫搖角，不僅減少了系統(tǒng)成本和復雜度，還提高了系統(tǒng)精度。針對室內(nèi)辦公環(huán)境，在基于特征匹配方法位姿估計實現(xiàn)過程中選取了豐富的直線作為特征，提出了一種快速精確的直線特征提取方法。直線特征提取過程中，直線參數(shù)估計誤差作為權值被用于LiDAR觀測值和相應協(xié)方差矩陣的計算，使得LiDAR觀

4、測值協(xié)方差能動態(tài)地反映觀測值的誤差大小和置信程度。分別實現(xiàn)并從精度和計算效率兩方面比較了基于直線特征匹配和基于掃描點匹配兩種位姿估計方法。由這兩種方法估計得到位姿變化與2D RISS預測位姿變化通過擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）進行融合，實現(xiàn)了室內(nèi)精確二維導航。針對基于直線特征匹配 RISS/LiDAR松組合系統(tǒng)當兩個掃描之間匹配直線特征數(shù)目少于兩條或者匹配直線特征共線時，LiDAR無法提供精確

5、的位姿估計的問題，提出了基于直線特征匹配3D RISS與LiDAR的緊組合系統(tǒng)。LiDAR掃描匹配估計直線參數(shù)變化與INS預測直線參數(shù)變化進行組合，在精確定位的基礎上還能實現(xiàn)姿態(tài)輸出。針對室內(nèi)環(huán)境下精確絕對定位信息的缺失，提出了利用無線局域網(wǎng)（Wireless Local Area Network, WLAN）輔助環(huán)境地圖與激光雷達掃描轉化成灰度圖像的互相關運算，估計初始位置和方位，并由加速度計計算縱橫搖角，實現(xiàn)了室內(nèi)環(huán)境下的靜態(tài)初始對

6、準。針對基于直線特征匹配和基于掃描點匹配兩種位姿估計方法的互補特性，本文提出了混合掃描匹配算法，即將兩種掃描匹配方法進行組合，使兩種掃描匹配方法優(yōu)勢增強劣勢互補。針對 GPS和 LiDAR工作在互補環(huán)境中的分析，本文提出了基于INS/GPS/LiDAR的適用于室內(nèi)外的組合導航系統(tǒng)。GPS和LiDAR在不同的環(huán)境中對INS進行定期修正，來自各個子系統(tǒng)的信息通過基于四元數(shù)的誤差模型進行融合。基于混合掃描匹配算法，在LiDAR輔助INS的過程