基于点云极化表征与孪生网络的智能车定位

来源：电子与信息学报杂志2023年第4期北京时间：

作者：陶倩文, 胡钊政, 万金杰, 胡华桦, 张明

单位：1.武汉理工大学智能交通系统研究中心 武汉 4300632.武汉理工大学信息工程学院 武汉 4300703.武汉理工大学重庆研究院 重庆 401120

摘要：基于3维激光雷达 (LiDAR) 的智能车定位在地图存储空间与匹配效率、准确率等方面仍存在诸多问题。该文提出一种轻量级点云极化地图构建方法：采用多通道图像模型对3维点云进行编码生成点云极化图，利用孪生网络结构提取并训练点云极化指纹，结合轨迹位姿信息构建点云极化地图。还提出一种基于点云极化地图匹配的智能车定位方法：采用孪生网络对查询指纹与地图指纹进行相似度建模实现快速的地图粗匹配，采用基于2阶隐马尔可夫模型 (HMM2) 的地图序列精确匹配方法获取最近的地图节点，通过点云配准计算车辆位姿。使用实地数据集和公开的KITTI数据集进行测试。实验结果表明，地图匹配准确率高于96%，定位平均误差约为30 cm，并对不同类型的LiDAR传感器与不同的场景具有较好的鲁棒性。

关键词：智能车定位, 点云极化表征, 地图匹配, 孪生网络

基金资助：武汉市科技局基金(2020010601012165, 2020010602011973)，重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0978)，国家重点研发计划(2021YFB2501100)