兵工学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (4): 240090-.doi: 10.12382/bgxb.2024.0090
张森杰1,2, 龚建伟1, 齐建永1, 臧政1,3, 胡秀中1, 龚小杰1, 熊光明1,*()
收稿日期:
2024-01-30
上线日期:
2025-04-30
通讯作者:
基金资助:
ZHANG Senjie1,2, GONG Jianwei1, QI Jianyong1, ZANG Zheng1,3, HU Xiuzhong1, GONG Xiaojie1, XIONG Guangming1,*()
Received:
2024-01-30
Online:
2025-04-30
摘要:
为解决传统回环检测算法依赖里程计精度与外部定位信息、消耗过多计算资源以及现有轻量化回环检测算法平移不变性差、难以适应越野场景下稀疏环境特征等问题,提升无人驾驶平台在卫星拒止条件下执行长时间、大范围行进任务的定位能力,提出一种利用激光雷达点云对地面特征进行描述的轻量化回环检测算法。不同于现有的利用深度学习从单帧或多帧点云中提取点云特征并构建全局描述子,所提算法使用快速的激光点云地面特征描述方式,实现单帧点云快速特征提取与全局一致的位置特征描述,将多帧激光点云地面特征聚合为子地图回环检测描述子;在临近帧之间依靠里程计位姿实现轻量化全局描述子的构建,不依赖先验位置信息进行全局描述子的匹配并实现回环检测;在越野环境下以机械式激光雷达、固态激光雷达对算法进行实车验证。研究结果表明,与已有的轻量化回环检测算法对比,验证了该算法在越野环境下回环检测高召回率、实时性好、占用资源少的优势。
张森杰, 龚建伟, 齐建永, 臧政, 胡秀中, 龚小杰, 熊光明. 基于地面特征的越野环境轻量化回环检测[J]. 兵工学报, 2025, 46(4): 240090-.
ZHANG Senjie, GONG Jianwei, QI Jianyong, ZANG Zheng, HU Xiuzhong, GONG Xiaojie, XIONG Guangming. Lightweight Loop Closure Detection of Off-road Environment Based on Ground Features[J]. Acta Armamentarii, 2025, 46(4): 240090-.
通道 | 内容 |
---|---|
B | 地面点云回波强度,并从0~255归一化至0~155 |
G | 3.1中计算的角度中大于5°的部分,并从5°~90°归一化至0~255 |
R | 3.1中计算的角度中大于15°的部分,并从15°~90°归一化至0~255 |
表1 子地图回环检测描述子各通道内容
Table 1 Content of each channel of submap loop closure detection descriptor
通道 | 内容 |
---|---|
B | 地面点云回波强度,并从0~255归一化至0~155 |
G | 3.1中计算的角度中大于5°的部分,并从5°~90°归一化至0~255 |
R | 3.1中计算的角度中大于15°的部分,并从15°~90°归一化至0~255 |
名称 | 编号 | LiDAR数据来源 | 环境路况描述 |
---|---|---|---|
测试Ⅰ | Ⅰ | Velodye_HDL_64 | 城市环境 |
测试Ⅱ | Ⅱ | RS_Helios_32 | 轨迹1 |
测试Ⅲ | Ⅲ-1 | RS_Helios_32 | 轨迹4 |
Ⅲ-2 | RS_Helios_32 | 轨迹4反向 | |
Ⅲ-3 | RS_LiDAR_M1 | 轨迹4 | |
Ⅲ-4 | RS_LiDAR_M1 | 轨迹4反向 | |
测试Ⅳ | Ⅳ-1 | RS_Helios_32 | 轨迹2 |
Ⅳ-2 | RS_Helios_32 | 轨迹3 |
表2 仿真实验与实车试验条件
Table 2 Simulation experiment and real vehicle test conditions
名称 | 编号 | LiDAR数据来源 | 环境路况描述 |
---|---|---|---|
测试Ⅰ | Ⅰ | Velodye_HDL_64 | 城市环境 |
测试Ⅱ | Ⅱ | RS_Helios_32 | 轨迹1 |
测试Ⅲ | Ⅲ-1 | RS_Helios_32 | 轨迹4 |
Ⅲ-2 | RS_Helios_32 | 轨迹4反向 | |
Ⅲ-3 | RS_LiDAR_M1 | 轨迹4 | |
Ⅲ-4 | RS_LiDAR_M1 | 轨迹4反向 | |
测试Ⅳ | Ⅳ-1 | RS_Helios_32 | 轨迹2 |
Ⅳ-2 | RS_Helios_32 | 轨迹3 |
回环检测模块 | LiDAR数据来源 | ||
---|---|---|---|
Velodye_HDL_64 | RS_Helios_32 | RS_LiDAR_M1 | |
提取地面点 | 10.44 | 3.67 | 3.87 |
计算法向量 | 13.47 | 5.46 | 7.17 |
地面点插补至子地图 | 1.10 | 0.36 | 0.35 |
计算子地图描述子(每5s) | 80 | 52.83 | 37.05 |
粗匹配 | 2.73 | 2.67 | 2.23 |
精匹配 | →0 | →0 | →0 |
平均每帧总耗时 | 29.34 | 13.21 | 14.36 |
表3 本文算法耗时统计
Table 3 Time consumption statistics of the proposed algorithm ms
回环检测模块 | LiDAR数据来源 | ||
---|---|---|---|
Velodye_HDL_64 | RS_Helios_32 | RS_LiDAR_M1 | |
提取地面点 | 10.44 | 3.67 | 3.87 |
计算法向量 | 13.47 | 5.46 | 7.17 |
地面点插补至子地图 | 1.10 | 0.36 | 0.35 |
计算子地图描述子(每5s) | 80 | 52.83 | 37.05 |
粗匹配 | 2.73 | 2.67 | 2.23 |
精匹配 | →0 | →0 | →0 |
平均每帧总耗时 | 29.34 | 13.21 | 14.36 |
算法 | 回环检测 模块 | LiDAR数据来源 | ||
---|---|---|---|---|
Velodye_HDL_64 | RS_Helios_32 | RS_LiDAR_M1 | ||
SC 算法 | 描述子构建 | 2.76 | 0.36 | 0.17 |
寻找回环 | 73.16 | 2.45 | 1.89 | |
IRIS 算法 | 描述子构建 | 7.61 | 9.68 | 6.51 |
寻找回环 | 1913.51 | 1957.55 | 1945.35 | |
M2DP 算法 | 描述子构建 | 1225.96 | 36.09 | 18.88 |
寻找回环 | 7.637 | 2.97 | 2.41 |
表4 开源算法耗时统计
Table 4 Time consumption statistics of open source algorithms ms
算法 | 回环检测 模块 | LiDAR数据来源 | ||
---|---|---|---|---|
Velodye_HDL_64 | RS_Helios_32 | RS_LiDAR_M1 | ||
SC 算法 | 描述子构建 | 2.76 | 0.36 | 0.17 |
寻找回环 | 73.16 | 2.45 | 1.89 | |
IRIS 算法 | 描述子构建 | 7.61 | 9.68 | 6.51 |
寻找回环 | 1913.51 | 1957.55 | 1945.35 | |
M2DP 算法 | 描述子构建 | 1225.96 | 36.09 | 18.88 |
寻找回环 | 7.637 | 2.97 | 2.41 |
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doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2020.08.013 |
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doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2019.12.002 |
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