这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了8. 《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》基于保存的自定义NDT地图文件进行自动驾驶车辆的激光定位。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
1. 为 NDT 设计一个匹配度评估指标,利用该指标可以判断 NDT 匹配的好坏。
2. 利用第 1 题的指标,修改程序,实现 mapping 部分的回环检测。
3. 将建图结果导出为 NDT map,即将 NDT 体素内的均值和协方差都存储成文件。
4. 实现基于 NDT map 的激光定位。根据车辆实时位姿,加载所需的 NDT 体素并完成定位。
5. 给出上述结果相比于 PCL NDT 的性能、存储空间等关键指标
1. 为 NDT 设计一个匹配度评估指标,利用该指标可以判断 NDT 匹配的好坏。
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2. 利用第 1 题的指标,修改程序,实现 mapping 部分的回环检测。
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文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-783413.html
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下图是
PCL
版本
NDT
匹配,在阈值设置(
ndt_score_th
)为
4.5
时的匹配结果(
其中加载
的关键帧数目我删掉了一些,因为实在是耗时有点久。。。)
根据上面
PCL
版本的
NDT
检测结果来确定适配自定义指标的阈值(
ndt_score_th
)。
使用原来的阈值明显不对,观察,得分在
0.2
附近,于是试着在这个范围寻找合适的阈值。
可见,阈值设置为
0.15
和
pcl
版本的阈值为
4.5
时的结果差不多。
3. 将建图结果导出为 NDT map,即将 NDT 体素内的均值和协方差都存储成文件。
这里参考
split_map.cc
代码的内容:加载关键帧对应的点云,对其进行滤波,然后计算点
云中的每个点对应的地图区块
id
,最后将区块索引和对应点云分别存储起来。
我们要导出
NDT map
,需要构建
NDT
体素并计算均值和协方差,这些在第七章的
ndt_3d.h
的
SetTarge
函数中已经实现。
保存的结果:
4. 实现基于 NDT map 的激光定位。根据车辆实时位姿,加载所需的 NDT 体素并完成定位。
原先基于点云地图的激光定位使用的是
PCL
版本
NDT
,
在
RTK
角度搜索中用到了
10
米,
5
米,
4
米,
2
米的多分辨率
NDT
匹配来确定
RTK
的朝向,所以实现基于
NDT map
的激光定位,也需要加载多分辨率
的体素,所以参照第
3
题重新修改为保存多分辨率的
NDT map
。代码如下:
存储
NDT
体素中的均值和协方差矩阵信息。
①首先,在
fusion
初始化时配置要加载的
NDT map
路径,并参考原来的
loadMapIdex()
函
数,将多分辨率的
NDT
地图数据加载进来。
②接下来就是定位流程
ProcessMeasurements(m)
。首先要确定
RTK
朝向,加载多分辨率
NDT map
,使用多分辨率来进行寻找。
当然,同样也要准备卸载超出范围的
NDT
地图。
以上过程包含在
loadNdtMap
函数中。
RTK
初始化成功后后续定位流程在
LidarLocalization()
中进行。
至此,实现了基于
NDT map
进行激光定位的功能。
③实现效果:
两者定位效果差不多。
5. 给出上述结果相比于 PCL NDT 的性能、存储空间等关键指标。
①统计比较两者在加载地图和配准过程两方面的耗时情况。
可以发现,基于
NDT map
的方法,加载地图数据耗时要比加载点云要慢很多;而配准方面
会快很多。
比较一下跑完一个
bag
,总的耗时情况。
经过对比发现,基于
NDT map
的激光雷达定位效率是基于
PCL NDT
的接近六倍。
②统计比较两者需要加载的地图数据占存储大小。
原先加载的是以
100x100
大小地图区块索引命名的
pcd
格式点云数据,而现在需要加载
4
种不同分辨率的
NDT
体素地图数据中,仅存储了均值和信息矩阵。因此存储空间应该要小得多,果然,对比如下:
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