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测试流程:

  1. 先进行磁力计的标定
  2. 起始点静止一段时间保存数据(经纬高),作为全局定位下的全局地图的起始点。
  3. 录制一段闭合路径下的数据包,保存雷达、imu、GNSS数据。
  4. 寻找2个标志清晰的定位点,静止一段时间保存数据包,保存雷达、imu、GNSS数据。

数据分析:

RTK下GNSS原始数据MATLAB分析

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第1张图片

该图为GNSS静止状态下的经纬高数据,可看到经纬度为厘米级(小数点第6位代表厘米),高程方面为绝对误差10cm,相对误差正负5cm(单位是m),也是可以接受的。

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第2张图片

该图为闭合路径下的经纬高数据,可以作为grouthtruth来评判Mapping的效果。

六轴(三轴加速度、陀螺仪)和九轴(三轴加速度、陀螺仪、磁力计)与雷达融合的评估(未融合GNSS):

九轴(三轴加速度、陀螺仪、磁力计)与雷达融合:

点云地图:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第3张图片

轨迹:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第4张图片

六轴(三轴加速度、陀螺仪)与雷达融合:

点云:

轨迹:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第5张图片

分析:

在点云方面:

六轴比九轴更加可靠,尤其表现在大角度拐弯(超过90°),6轴点云地图未截图。

在轨迹方面:

较粗的轨迹为GNSS的里程轨迹,可视为groundtruth,对比MATLAB分析下也是一致的。

较细的轨迹为雷达和IMU的里程轨迹,可以看到六轴远比九轴效果更好,无论是在轮廓一致性和偏移量上看。

六轴(三轴加速度、陀螺仪)和九轴(三轴加速度、陀螺仪、磁力计)与雷达、GNSS融合的评估:

九轴(三轴加速度、陀螺仪、磁力计)与雷达、GNSS融合

点云地图:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第6张图片

轨迹:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第7张图片

六轴(三轴加速度、陀螺仪)与雷达、GNSS融合

点云地图:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第8张图片

轨迹:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第9张图片

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第10张图片

分析

在点云地图方面:

六轴比九轴的效果要好,原因在于LIO-SAM融合GNSS的原理是融合GNSS里程和IMU、雷达里程,而前面实验可看出九轴下的GNSS里程和IMU、雷达里程偏离太多,而六轴较好。

在轨迹方面:

六轴和九轴下,GNSS里程都对IMU、雷达轨迹有一定的修正,但是六轴效果最佳,可看到轨迹基本重合了,去掉GNSS的里程轨迹,只发现中间有一点断层,怀疑是信号的问题。

定位的评估:

采用六轴与雷达融合(未融合GNSS):

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第11张图片

采用六轴与雷达、GNSS融合:(全局约束)

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第12张图片

定位点为第二张图彩色点云块的中心,即校园道路中。两图可以明显对比,GNSS全局约束下建图后定位更加准确,因为第一张图的彩色点云块的中心为建筑内部,而实际测试的定位点在道路中。原因是上面分析的未加全局约束的轨迹有一定角度的偏移,如下:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第13张图片

而全局约束偏移较小:

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位(1)_第14张图片

  1. 且对于地图质量来说,全局约束下的地图质量更高,更少重影。

结论:

  1. 六轴比九轴更加可靠,且在GNSS全局约束下可以跟groundtruth基本匹配,可作为定位的地图。

你可能感兴趣的:(多传感器融合SLAM,导航研究和学习,自动驾驶,人工智能,计算机视觉,slam,导航)