此示例展示了如何通过融合来自全球定位系统 (GPS) 和惯性测量单元 (IMU) 传感器的数据来补偿由于自我车辆运动而导致的点云失真。此示例的目标是补偿点云数据中的失真并准确地重新创建周围环境。
文章目录
- 概述
- 坐标系
- 预处理激光雷达数据
- 预处理 GPS 数据
- 结合 GPS、IMU 和激光雷达数据
- 融合 GPS 和 IMU 传感器数据
- 将融合数据对齐到 ENU 帧中
- 运动补偿
- 参考
概述
自我车辆运动会导致从附加激光雷达传感器收集的点云数据失真。失真程度取决于自车速度和激光雷达传感器的扫描速率。机械激光雷达传感器通过旋转反射激光脉冲的镜子来扫描环境，并生成周围环境的点云数据。该镜子的旋转速度决定了传感器的扫描速率。激光雷达传感器生成点云数据，假设每次测量都是从同一视点捕获的，但自我车辆运动会改变镜子的旋转，从而改变传感器捕获数据的视点。假设视点和实际视点之间的差异会导致生成的点云失真。
该图显示了当自我车辆移动时如何发生失真以及如何通过使用点云中每个点的自我车辆姿态来补偿失真的顶视图。
现有的运动补偿算法使用点云数据或 GPS 和 IMU 等专用传感器来估计自我车辆运动。此示例使用 GPS 和 IMU 传感器方法。该算法假设来自 GPS 和 IMU 传感器的数据是准确的，并将它们融合以获得自我车辆的里程计。然后，该算法通过对车辆里程计进行插值来调整点云中的每个点。
此示例使用使用 GPS、IMU、摄像头和激光雷达传感器记录的 Uda
