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定位与建图组

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🎯 核心职责

车辆定位、赛道建图、位姿估计

📍 定位方式

组合惯导、视觉定位、激光SLAM

🗺️ 建图技术

实时建图、地图优化、回环检测

⚡ 技术栈

ROS、C++、Eigen、GTSAM


定位与建图组通过使用组合惯性导航单元与多传感器(单目摄像头/激光雷达)配合进行:

环境识别

识别周围赛道环境结构

车辆定位

实时估计车辆位置与姿态

地图建立

构建赛道全局地图

路径优化

为规划控制提供基础


┌─────────────┐
│ IMU/GPS │
└──────┬──────┘
┌─────────────────────────┐
│ 组合惯性导航 │ ←── 高频位姿估计
└───────────┬─────────────┘
┌─────────────────────────┐
│ 视觉/激光 SLAM │ ←── 位姿校正 + 建图
└───────────┬─────────────┘
┌─────────────────────────┐
│ 全局地图输出 │ ←── 供规划使用
└─────────────────────────┘


惯性导航

核心
  • IMU 数据处理
  • 姿态解算
  • 积分误差分析

视觉 SLAM

重要
  • 特征提取与匹配
  • 视觉里程计
  • 后端优化

激光 SLAM

重要
  • 点云配准
  • ICP/NDT 算法
  • 回环检测

传感器融合

高级
  • 多传感器标定
  • 卡尔曼滤波
  • 图优化

ROS

必备

机器人操作系统

Eigen

必备

C++ 矩阵运算库

GTSAM

推荐

图优化库

OpenCV

推荐

视觉特征处理

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