Efficient Iterative Closest Point Localisation Algorithm for Autonomous Robots

Abstract

摘要： 迭代最近点算法（Iterative closest point，ICP）在一定程度上可获得较好配准效果，但算法收敛较依赖于输入初始值，容易造成局部最优。正态分布变换（Normal distribution transform，NDT）算法虽精度较高，但需要扫描点数量较多，在长距离导航中会导致较大的转角偏差。提出一种基于滤波ICP自主定位方法（FICP）。构建了基于ICP算法的激光扫描点特征匹配误差模型，采用多种滤波器减少匹配噪声，加快ICP算法收敛速度。推导了滤波后匹配点位姿更新算法，提高全局定位精度。试验表明，相对于传统ICP算法和NDT算法，FICP算法具有较好实时性和定位精度。