82、2D激光雷达数据匹配与智能灌溉遮阳系统研究

2D激光雷达数据匹配与智能灌溉遮阳系统研究

2D激光雷达数据匹配

在自动驾驶车辆的研究领域中，车辆需要在地图中定位自身的当前位置，准确的起始位置有助于规划出如最平滑路径、最短路径或能耗最小的路径。目前，解决这一问题的方法有很多，传感器融合是其中的新趋势，车辆会安装如GPS、IMU、2D激光、3D激光等不同的传感器。

定位问题通常分为粗搜索和精细搜索两个主要步骤。从GPS或IMU的全局数据中，车辆的当前位置可以被记录下来，但会存在一定的误差，这些误差的大小取决于传感器的精度。当前位置和传感器的精度边界会形成一个搜索区域，这时像迭代最近点（ICP）这样的精细搜索算法就会发挥作用。不过，当没有GPS数据、IMU数据或者不知道初始位置时，ICP及其变体就无法解决自动驾驶车辆的定位问题。

为了解决仅使用2D LiDAR的自动驾驶车辆的定位问题，研究人员提出了一种将点基方法与模拟退火搜索算法相结合的新方法。该方法将ICP应用于2D LiDAR激光数据，实验表明，与原始的ICP相比，这种新方法具有更强的鲁棒性和有效性。

迭代最近点（ICP）算法

给定两个点云：参考点云 $X = {x_1, \ldots, x_n}$ 和源点云 $P = {p_1, \ldots, p_n}$，ICP算法的目标是找到平移向量 $t$ 和旋转矩阵 $R$，使得以下平方误差之和最小：
$E(R, t) = \frac{1}{N_p} \sum_{i=1}^{N_p} |x_i - R p_j - t|^2$
其中，$x_i$ 和 $p_j$ 是对应的点。

ICP算法本质上包含四个步骤：
1. 对于源点云中的每个点，在参考点