一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法与流程

1.一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，在所述体素化过程中，记录每个网格中点云数量，一个体素中至少包含七个点的情景下，进行计算体素中点云形状参数。

3.根据权利要求2所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，每个体素以其内部点的平均测量时间标记该体素的时间，若一个体素中的点的平均测量时间晚于该体素中最早被测量的点的时间，表明这些点不包含于该体素中。

4.根据权利要求2所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，从每个体素中提取面元特征时，所述面元特征描述是由每个体素中点云的均值和协方差计算局部特征参数来拟合点的分布，对三维激光雷达扫描的点云，根据点的位置和时间戳进行聚类和椭圆体拟合生成多尺度面元特征。

5.根据权利要求4所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，所述对三维激光雷达扫描的点云，根据点的位置和时间戳进行聚类和椭圆体拟合生成多尺度面元特征，包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，所述面元特征存储于surfelmap的数据结构中，基于八叉树的surfelmap的数据结构中的节点i对应一个体素中面元属性，节点深度表示体素的尺度，对于叶节点，面元的深度属性为0，父节点的深度属性为1，surfelmap中节点i上的面元由体素中包含的点集定义，记为构成面元的基本属性公式如下：

7.根据权利要求1所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，在所述步骤s200中，通过kd-tree进行最近邻搜索完成面元和面元之间的关联匹配；

8.根据权利要求7所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，将计算得到的面元形状特征信息纳入i cp对应步骤中以实现数据关联，每个包含足够数量的体素形成七维空间向量：

9.根据权利要求8所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，所述面元特征之间的匹配受质心在其表面法线方向上的偏移量及其表面法线之间角度的约束，在七维向量空间距离上和相互匹配面元法向量夹角的大小限制面元匹配的结果，以剔除部分互为最近关联的外点。

10.根据权利要求1所述的一种基于面元特征的激光雷达位姿估计方法，其特征在于，在步骤s300中，所述激光雷达惯导紧耦合里程计中包括：