针对FSAC赛场环境的全局锥桶建图算法研究

摘要

针对中国大学生无人驾驶方程式(FSAC)赛车在高速循迹的“U型弯道”工况中，由于识别的锥桶有限，导致路径规划失效的问题，提出了一种基于激光雷达以及组合惯导系统的锥桶地图构建算法。该算法从当前帧激光点云中提取出锥桶中心点云，通过乘以雷达到组合惯导的标定矩阵和组合惯导实时解算的车辆在地图坐标系中的位姿矩阵，将激光坐标系下的锥桶点云投影到地图坐标系下，完成锥桶地图的构建与更新。将算法进行实车验证，3次实验结果表明：该算法的平均召回率为98.7%,平均精准度为98.1%,构建好的地图能够供给规划算法，拟合出赛道的全局最优路径进行加速跟踪，提高了赛车的感知预判能力和路径规划效率。

关键词

FSAC赛车 / 激光雷达 / 组合惯导系统 / 锥桶地图

基金资助

国家自然科学基金项目(51675257);; 辽宁省自然科学基金面上项目(2022-MS-376)