文丨胖仔研究社
編輯丨胖仔研究社
前言
在自動駕駛汽車中，感知、決策和控制都需要在地圖上進行，即定位和建圖。激光雷達提供了一種用於感知周圍環境的新技術。 我們可以在這裡使用 LIDAR數據，以了解如何使用激光雷達來獲得可靠的導航。
與其他感測器相比，激光雷達可以提供更好的精度和更高的解析度。因此，它們能夠提供高解析度的圖像和三維地圖。 在 LIDAR中， SLAM演算法的一個主要問題是如何在不同感測器之間同步數據。
自動駕駛技術
在自動駕駛汽車中，感測器包括攝像頭、雷達、激光雷達和超聲波感測器。這些感測器用於獲取關於周圍環境的數據，這些數據被用來在汽車的底層控制系統中進行決策和控制。
激光雷達是一種主動光學設備，用於測量物體的距離。它提供了高解析度的圖像，可以檢測到目標並提供其3D形狀。這些數據還可以幫助汽車駕駛人員了解周圍的環境。
當汽車行駛時，感測器通過無線方式將數據傳輸到汽車上的控制器。例如，攝像頭和雷達感測器將感知到的環境數據發送給控制器，控制器將其轉換為汽車的運動，並生成控制輸入，例如制動和轉向命令。
在自動駕駛中，控制是通過計算實現的。演算法通過預先確定的規則來決策，這些規則可以用於各種情況：轉彎、剎車、加速和減速等。這些規則被稱為規則集。
每個車輛都有自己的規則集來適應其環境。這是因為不同的汽車有不同的結構、尺寸和外觀。此外，每個車輛都有不同的速度限制和限制要求。因此，演算法可以使用這些數據來生成控制輸入，例如汽車需要進行多少次轉向或剎車操作以及需要加速多少次或減速多少次等。
當車輛在道路上行駛時，感測器將收集來自車輛前方和後方物體的數據。感測器可以從二個主要方面收集數據：
1.攝像頭：通過圖像感測器獲取數據。2.超聲波感測器：通過超聲波感測器獲取數據
基於上述二個主要方面，可以生成控制輸入，例如需要轉向多少次、剎車多少次或加速多少次等。演算法可以使用這些控制輸入來生成汽車控制輸出。
例如，如果演算法需要控制汽車以在特定區域轉彎或停車，則需要知道如何計算車輛轉彎次數或停車次數。在這些情況下，演算法會使用規則集來計算控制輸入。在這種情況下，演算法將根據當前狀態和規則集生成控制輸入來執行控制命令。
同步定位與建圖技術的發展：SLAM演算法是計算機視覺領域中最重要的分支之一。它是通過創建包含地圖數據的圖像來解決定位和建圖問題的，而不是依賴於精確的3D地圖數據。儘管 SLAM技術已有20多年的歷史，但它仍然是一個活躍而充滿活力的領域。
在過去的20年里， SLAM技術已經取得了巨大進展。有許多方法可以用來解決這些問題，包括視覺感測器、激光雷達、慣性測量單元（IMU）、雷達、慣導系統和混合感測器（包括雷達和 IMU）。其中，大多數方法都是通過視覺感測器來進行定位和建圖的。
儘管有很多方法，但一些最先進的技術仍未被廣泛應用。這是因為它們需要大量的計算資源，並且由於它們依賴於特定類型的感測器，所以它們具有較大的局限性。
SLAM技術也存在著一些問題，例如當感測器之間的相對位置發生變化時， SLAM演算法可能會出現錯誤或失敗。
基於激光雷達的自動駕駛同步定位與建圖方法
基於激光雷達的 SLAM演算法通常包括兩個部分：感測器數據融合和地圖構建。感測器數據融合是指將來自多個感測器的數據（包括激光雷達數據）融合成一個全局地圖。對於基於激光雷達的自動駕駛汽車，這個過程可以分為以下幾步：
1.數據融合：通過多個感測器同步觀測，將多個感測器的數據結合成全局地圖，並計算出全局地圖中每個點的3D位置。
2.地圖構建：通過在每個局部區域內提取特徵，並將其與全局地圖中的特徵進行匹配，從而構建局部地圖。
3.全局定位：通過全局定位，將每個點與其周圍其他點進行比較。根據比較結果，實時更新局部地圖。
4.路徑規劃：在全局地圖中確定最佳路徑，並進行相應的轉彎和剎車操作。
激光雷達數據融合：在基於激光雷達的定位與建圖中，通常使用多個激光雷達來完成全局定位和地圖構建。首先，對激光雷達的原始數據進行濾波處理，剔除其中不可用的數據。
然後，將這些數據與其他感測器（例如慣性測量單元）的數據進行匹配，以獲得激光雷達的當前位置和姿態。最後，計算每個激光雷達感測器獲得的位置和姿態之間的誤差。根據誤差的大小和方向，確定使用哪些感測器進行融合。
在基於激光雷達的定位與建圖中，通常採用基於一致性濾波（Cubic Filtering）方法進行感測器數據融合。該方法利用多個激光雷達獲得的數據之間的一致性，以消除測量中的異常值和偶然誤差，並構建全局地圖。
基於圖像的特徵提取和匹配：SLAM的另一個研究熱點是基於圖像的特徵提取和匹配方法。在這個方面， Lidar和RGB-D技術已被廣泛使用，其基本原理是通過圖像或視頻流獲取圖像的特徵點。
這些特徵點可以通過 Lidar或RGB-D感測器獲得，然後提取它們作為全局特徵。然後，利用全局特徵與局部地圖中的點進行匹配，從而構建一個完整的局部地圖。
但是，這種方法存在一些不足之處：由於受相機抖動、光照變化、幾何畸變和光照條件影響，在圖像中提取的特徵點可能不準確。
另外，當使用大量局部特徵點時，圖像中存在的一些異常特徵可能會被忽略。因此，該方法很難適用於環境變化較大的場景。因此，基於圖像的特徵提取和匹配方法仍然是當前研究的熱點。
基於激光雷達的自動駕駛同步定位與建圖方法的應用前景
通過激光雷達和攝像頭的集成，我們可以獲得豐富的感知信息，這對於實現自主駕駛和安全至關重要。激光雷達提供了從靜態環境到動態環境的360°視角。這是我們可以期待的，因為它允許我們觀察周圍環境中的物體和動態變化。
另一方面，攝像頭提供了更多關於周圍環境的信息。但這是一個有爭議的觀點，因為在自動駕駛汽車中，攝像頭的使用已經變得非常普遍，甚至可能取代激光雷達。
對於 LIDAR和視覺系統之間數據融合問題，有一些方法可以解決這個問題。例如，可以使用基於卡爾曼濾波的方法來解決感測器之間的同步問題。
這意味著當感測器收集到數據時，它們會更新它們自己的狀態。這樣做的好處是，即使在感測器無法工作時，它也能使自動駕駛汽車運行。同樣重要的是要注意到，不同感測器之間如何同步數據也很重要。
激光雷達與視覺融合定位技術
自動駕駛汽車的定位是其自主決策的基礎，它通過環境感知來確定車輛在道路上的位置，然後對車輛進行控制。定位技術的主要目的是確定車輛當前所在位置。通常，定位技術可分為基於點雲（Point Cloud）的定位和基於里程計（Tracking）的定位。
基於點雲的定位技術是將所有激光雷達數據都存儲在雲中，以實現車輛對環境進行高精度感知。該方法通常需要昂貴的硬體設備和大量數據處理，其優點是它可以直接測量和計算出所有可用的點雲數據。
該方法的缺點是它需要大量點雲數據，而且不能很好地處理在行駛過程中可能發生變化的點雲數據。同時，它也無法處理諸如車道線、路標和行人等障礙物。
基於里程計（Tracking）的定位技術是通過確定車輛在地圖中位置來進行定位。這種方法依賴於里程計，因為它是以里程計為基礎進行計算的，並且必須以車輛本身作為參考系來計算里程計。
這意味著需要在車輛行駛過程中進行大量數據處理，從而使系統難以適應環境變化和其他感測器數據。
激光雷達與視覺融合定位技術是兩種不同類型定位技術的組合，可以使車輛能夠同時提供位置和環境信息，實現高精度、高可靠和實時應用。這種方法不僅能夠提供全局地圖信息，還可以提供更精確和可靠的局部地圖信息。
基於視覺的定位技術將攝像頭作為輔助感測器來獲取周圍環境信息，其主要優勢是它不需要激光雷達數據，並且能夠處理更為複雜的環境特徵。但它也存在一些缺點：它必須與激光雷達進行同步才能使用；它需要大量數據處理和處理能力。
它不能很好地適應變化或障礙物；由於攝像頭可能無法及時捕獲到這些信息，因此其定位精度可能會降低。因此，基於視覺的定位技術適用於複雜、動態變化環境和人類駕駛條件下的自動駕駛應用。
筆者觀點
雖然在自動駕駛汽車中使用激光雷達作為感測器似乎是一種趨勢，但是對同步的關注也是必要的。我們可以通過一組演算法來解決這個問題。雖然現有的方法旨在同步所有感測器，但也有一些問題需要解決，比如如何在不同感測器之間保持一致性。
SLAM演算法可以分為兩類，一類是基於圖優化的演算法，另一類是基於信息融合的演算法。如果在圖優化的演算法中使用了信息融合，那麼它必須能夠從兩個來源中提取高質量的信息。
參考文獻
1、吳亞光，曹曉楠，李偉，王鑫，李峰，張俊軍。基於激光雷達的自主導航方法研究。汽車工程學報。
2、陳俊磊，謝東昕。基於激光雷達的城市環境無人駕駛系統的定位與建圖[J]。中國智能交通，2017。
3、徐玉恆，張慶輝，陳華平，朱麗芳，趙東輝。基於激光雷達的自適應圖像分割方法研究。計算機圖形學學報。2019。
4、張耀宇，周鵬，陳亞敏。基於深度學習的車輛目標檢測方法研究。計算機工程，2018。
5、陳興東，何玉平。基於激光雷達的車輛目標檢測與定位技術研究。計算機工程，2019。
