基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

摘要：

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.

关键词：多模态感知;语义3D地图;融合定位;运动规划;误差状态扩展卡尔曼滤波;地面无人车

所属期刊栏目：8

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：装备预先研究基金61405180205

在线出版日期：2021-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1-12