目的激光雷达实时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)是智能机器人领域的重要组成部分,通过对周边环境的3维建模,可以实现无人驾驶车辆的自主定位和精准导航。针对目前单个车辆激光雷达建图周期长、算力需求大的现...目的激光雷达实时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)是智能机器人领域的重要组成部分,通过对周边环境的3维建模,可以实现无人驾驶车辆的自主定位和精准导航。针对目前单个车辆激光雷达建图周期长、算力需求大的现状,提出了基于边缘计算的多车协同建图方法,能够有效地负载均衡,在保证单个车辆精准定位的同时,增加多个车辆之间的地图重用性。方法构建基于阈值的卸载函数,论证边缘计算下的多车卸载决策属于势博弈问题,设计实现基于边缘计算的势博弈卸载算法,在模型具有纳什均衡的基础上实现任务调度,引入α-Nash最佳响应动态加速算法收敛,并采用由粗到细的点云匹配方法提高地图匹配性能,实现车辆的精准定位。最后,基于地图的相对可信度,高效地合并基站覆盖范围内的多个车辆的建图数据。结果实验表明,基于博弈论的调度方法在保证定位可靠性的前提下,能够有效地实现多车协同SLAM,且多车协同的定位与建图结果与使用载波相位差分技术(real-time kinematic,RTK)的高精度差分全球定位系统(differential global positioning system,DGPS)结果足够接近,相比于单车建图而言,横向定位和纵向定位的平均精度分别提高了6.0倍和3.9倍。结论本文方法解决了基于边缘计算的多车协同激光雷达SLAM问题,借助边缘服务器的计算资源,无人驾驶车辆可以有效地减少本地资源需求和定位延迟。该方法通过各个车辆之间的资源博弈,最终实现纳什均衡。实现基于边缘计算的激光雷达定位服务,且高效地完成多车之间的地图合并,仿真和真实环境中的实验表明了方法的有效性。展开更多
文摘目的激光雷达实时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)是智能机器人领域的重要组成部分,通过对周边环境的3维建模,可以实现无人驾驶车辆的自主定位和精准导航。针对目前单个车辆激光雷达建图周期长、算力需求大的现状,提出了基于边缘计算的多车协同建图方法,能够有效地负载均衡,在保证单个车辆精准定位的同时,增加多个车辆之间的地图重用性。方法构建基于阈值的卸载函数,论证边缘计算下的多车卸载决策属于势博弈问题,设计实现基于边缘计算的势博弈卸载算法,在模型具有纳什均衡的基础上实现任务调度,引入α-Nash最佳响应动态加速算法收敛,并采用由粗到细的点云匹配方法提高地图匹配性能,实现车辆的精准定位。最后,基于地图的相对可信度,高效地合并基站覆盖范围内的多个车辆的建图数据。结果实验表明,基于博弈论的调度方法在保证定位可靠性的前提下,能够有效地实现多车协同SLAM,且多车协同的定位与建图结果与使用载波相位差分技术(real-time kinematic,RTK)的高精度差分全球定位系统(differential global positioning system,DGPS)结果足够接近,相比于单车建图而言,横向定位和纵向定位的平均精度分别提高了6.0倍和3.9倍。结论本文方法解决了基于边缘计算的多车协同激光雷达SLAM问题,借助边缘服务器的计算资源,无人驾驶车辆可以有效地减少本地资源需求和定位延迟。该方法通过各个车辆之间的资源博弈,最终实现纳什均衡。实现基于边缘计算的激光雷达定位服务,且高效地完成多车之间的地图合并,仿真和真实环境中的实验表明了方法的有效性。
