激光雷達數(shù)據(jù)在室內(nèi)和移動地圖應用GNSS/IMU處理中的直接利用

將掃描式激光雷達傳感器添加到大多數(shù)移動測繪系統(tǒng)中已成為標準配置，并且它們可以提供令人印象深刻的三維細節(jié)。為了提供LiDAR點云的真實世界坐標，通常會使用GNSS/IMU系統(tǒng)進行外部定位（EO），后處理通常可以提供最佳的EO估計結果。為了生成最終的點云，導航EO參數(shù)可以直接使用，也可以用作后續(xù)激光雷達處理（如SLAM）的初始近似值。因此，改進由GNSS/IMU系統(tǒng)產(chǎn)生的EO值的精度非常可取。

本文研究了將逐次掃描激光雷達匹配直接添加到導航處理工作流中的好處。雖然僅使用激光雷達匹配可能對表面幾何非常敏感，但由于激光雷達慣性耦合處理的存在，組合方法更加健壯。此外，為了獲得最佳結果，該耦合方法要求對融合的每個傳感器進行準確的誤差建模。使用Velodyne HDL-32傳感器收集的室內(nèi)和室外數(shù)據(jù)集，在GNSS覆蓋范圍有限或無法獲取的區(qū)域，該算法明顯改善了僅使用GNSS/INS的解決方案。對于室外數(shù)據(jù)集，移除了部分GNSS數(shù)據(jù)，從而提供了除了參考軌跡之外的具有衛(wèi)星中斷的軌跡，這通常在城市峽谷中發(fā)生。這些時間段的結果顯示，在添加激光雷達數(shù)據(jù)后，位置計算顯著改善。

獲取帶有參考點的室內(nèi)數(shù)據(jù)集是困難的，但通過激光雷達導航處理可以明顯改善點云，并且還可以分析具有多次掃描的區(qū)域的視覺差異。研究表明，組合的GNSS/IMU/LiDAR處理可可靠地在建筑室內(nèi)產(chǎn)生亞米級甚至亞50厘米的結果，這為后續(xù)SLAM算法的自動尋找回環(huán)點提供了良好的初始估計。