激光雷达与惯导融合：无人车复杂环境下的精准定位技术

本文主要探讨了"基于惯导/激光雷达的无人车融合定位技术研究"，由作者李治国撰写，发表于2020年的《软件》杂志，第41卷第1期。李治国是湖南汽车工程职业学院的研究人员，专长领域包括自动驾驶、底盘线控以及惯性导航。 文章背景指出，在无人驾驶车辆（无人车）的运行过程中，卫星导航系统（如GPS）可能会因为环境因素如建筑物遮挡或信号干扰而无法提供稳定且高精度的定位服务，这对车辆的正常运行构成挑战。为了解决这一问题，作者提出了一个创新的解决方案，即通过将惯性导航系统（惯导）与激光雷达技术相结合，实现更精确的定位。 在该研究中，作者采用最小二乘法对激光雷达收集到的滤波后点云数据进行处理，通过对这些数据进行拟合，可以确定车辆可行驶的道路区域。这种方法有助于构建精确的环境地图，为无人车的路径规划和运动控制提供关键信息。即使在卫星实时差分全球定位系统（RTK）信号不可用时，激光雷达也能作为有效的备用定位手段，确保车辆的导航稳定性。 关键词包括“无人车”、“定位”、“数据融合”和“激光雷达”，反映了论文的核心关注点。论文的工程技术实现和验证部分展示了这项融合定位技术的实际效果，结果显示，激光雷达辅助下的定位方法在卫星信号受限时能有效地提高无人车的导航性能。 这篇研究不仅解决了无人驾驶车辆在复杂环境中的定位难题，还为未来智能交通系统的定位技术发展提供了新的思路和实践案例。其应用价值和理论贡献对于提升无人车的自主导航能力具有重要意义。