【机器人-激光雷达】点云时间运动补偿

文章目录

激光雷达扫描畸变背景与运动补偿方法整理

一、问题背景

  • 车辆向前匀速行驶,速度 10 m/s
  • 激光雷达旋转扫描频率 10 Hz
  • 每帧扫描周期 100 ms (0.1s)

扫描期间车辆在运动,因此同一帧点云中的点并非采集于同一时刻:

时刻 激光扫描位置 车辆位置
t = 0 ms(帧头) 扫描到前方树,坐标 (10,0) 车辆位置 A
t =100 ms(帧尾) 扫描到后方房子,坐标(-10,0) 车辆位置 B(前进1m)

若直接拼成一个点云帧 = 不同时间点对应不同车辆位姿 → 必然畸变(扭曲)

失真原因

同一帧点云包含来自不同时间的扫描点,而车辆在这一段时间内发生了运动,导致整个点云处于不同坐标系下。


二、目标

将一帧点云中所有点的坐标对齐到同一个时间坐标系(统一参考时刻)

常用选择:对齐到该帧扫描结束的时刻(帧尾)


三、解决方法:基于IMU运动积分进行点云去畸变

核心思想:

对每个点使用 IMU 姿态解算和位移积分,求出其采样时刻相对于参考时刻的位姿变化,并反向补偿至统一坐标系。

处理流程(对齐到帧尾 ref_t)

对每个激光点 cur_p(其采样时间为 cur_t)处理如下:

  1. 找到参考时间戳 ref_t 在 IMU 数据中的区间

    复制代码
    (ref_t_imu_left, ref_t_imu_right]
  2. 找到每个点 cur_t 对应的 IMU 时间区间

    复制代码
    (cur_t_imu_left, cur_t_imu_right]
  3. IMU插值:计算 cur_t → cur_t_imu_right 的位姿变换矩阵

  4. IMU积分:计算 cur_t_imu_right → ref_t_imu_right 的位姿变换矩阵

  5. IMU插值:计算 ref_t_imu_right → ref_t 的位姿变换矩阵

  6. 将所有位姿相乘得到:

    复制代码
    T(cur_t → ref_t)
  7. 对点坐标进行补偿,统一变换到 ref_t 坐标系下


最终效果

所有点的空间位置均被校正到 同一参考时刻的车辆坐标系

解决扫描周期内运动引起的点云畸变,得到真实无扭曲的点云帧。

相关推荐
MM_MS6 分钟前
Halcon控制语句
java·大数据·前端·数据库·人工智能·算法·视觉检测
jifengzhiling8 分钟前
机器人关节模组CR认证全解析
机器人·核心部件中国cr认证
mit6.82419 分钟前
山脉二分找中值|子集型回溯
算法
乃瞻衡宇28 分钟前
Agent Skills 完全指南:让你的 AI Agent 拥有超能力
算法
mit6.82431 分钟前
pair<int, TreeNode*> dfs
算法
初晴や1 小时前
【C++】图论:基础理论与实际应用深入解析
c++·算法·图论
李泽辉_1 小时前
深度学习算法学习(五):手动实现梯度计算、反向传播、优化器Adam
深度学习·学习·算法
李泽辉_2 小时前
深度学习算法学习(一):梯度下降法和最简单的深度学习核心原理代码
深度学习·学习·算法
꧁Q༒ོγ꧂2 小时前
算法详解---大纲
算法
m0_603888712 小时前
Scaling Trends for Multi-Hop Contextual Reasoning in Mid-Scale Language Models
人工智能·算法·ai·语言模型·论文速览