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[2019年IEEE智能交通系统会议 - ITSC - 新西兰奥克兰 (2019.10.27-2019.10.30)] 2019年IEEE智能交通系统会议(ITSC) - 基于地籍图虚拟激光扫描的图结构地图辅助定位方法

DOI：10.1109/ITSC.2019.8917506 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 基于环境信息的定位算法（如激光里程计）在局部范围内可实现较高精度。但对于自动驾驶而言，必须将这些估算值与全局信息相结合以克服大尺度漂移问题。我们的方法采用基于图优化的方案，通过融合公开可获取的地籍图（建筑轮廓）、二维激光数据及里程计信息来实现实时全局定位。本工作的主要创新点在于：从地籍图中生成虚拟激光扫描数据的方法，以及通过识别走廊类环境构型（沿纵向轴存在定位模糊性的场景）来评估观测数据完整性的策略。此外，我们在两种城市场景下对实车进行了方法验证，对比了不同组合方案所获得的定位精度，结果表明：无需配备车辆的先验建图过程，该方法最高可实现平均55厘米的定位精度。
作者： Guillaume Bresson，Zayed Alsayed，Sylvain Jonchery
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究在基于图的方法中结合地籍图、二维激光信息与里程计数据，以实现自动驾驶的实时全局定位。

研究成果

该论文提出了一种基于实时图优化的定位算法，利用地籍图纸，综合考量里程计数据、激光扫描匹配以及激光扫描与地籍图的匹配作为约束条件。该方法证明，可自由获取的地理参考信息源能作为构建定位算法的第一步——此类算法无需配备传感器的车辆先行通过，最佳情况下平均定位精度可达55厘米。

研究不足

地籍图本身可能是最重要的误差来源，因为已多次发现其存在不准确之处（例如错位）。此外，激光在特定高度而非建筑底部进行观测的事实也可能给估算增加噪声，尤其是对于长阳台或不规则立面的情况。由于OSM中缺少标签，许多建筑未出现在地籍图中。

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