基于Cubature卡尔曼滤波的刚性点集配准。

刚性点集配准是智能车辆定位和建图中的一个关键技术问题。本文介绍了一种基于Cubature卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter，简称CKF）的刚性点集配准算法，并探讨了其在智能车辆和智能交通系统中的应用。文章提出的方法假设两个点集之间的对应关系未知，通过将点集配准问题建模为状态空间模型，使用CKF来求解这一非线性滤波问题。在每次迭代步骤中，将考虑移动点集中的所有点，并相应地更新模型点集中的点。在时间更新过程中，能够探索的自由空间的规模对配准算法至关重要，因此采用了连续模拟退火（Continuous Simulated Annealing，简称CSA）来逐步优化模型噪声的协方差，从而加快收敛速度。 点集配准在多个应用领域是一个基础性问题，例如在医学成像、文化遗产的修复以及形状识别等领域。该技术在智能车辆定位和建图领域尤为重要。基于CKF的点集配准算法在公共数据集上的测试表明，该算法对于异常值、噪声和初始对齐误差具有鲁棒性。通过在智能车辆和智能交通系统中的映射和定位实验，展示了算法的应用，并与基于传统迭代最近点（Iterative Closest Point，简称ICP）、正态分布变换（Normal Distributions Transform，简称NDT）和协方差点到分布（Consensus Point Distribution，简称CPD）的点集配准算法在定位实验中进行了精确性和鲁棒性的验证。 本文的贡献主要表现在三个方面：第一，将CKF方案应用于点集配准问题中；第二，CSA作为局部优化方法被用来加速收敛过程，提高准确性；第三，将基于滤波的方法应用于智能车辆和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）应用中。 CKF是一种用于非线性系统的估计技术，它通过数值积分方法近似贝叶斯滤波框架下的积分，特别适用于处理高维状态空间模型的估计问题。而CSA是一种启发式搜索算法，它借鉴了材料退火过程的物理原理，通过逐渐降低系统的“温度”（即允许的随机扰动），优化系统的状态，从而找到全局最优解。 在智能车辆和智能交通系统中，点集配准技术的应用是多方面的，包括但不限于传感器数据融合、环境建图、障碍物检测和跟踪等。文章通过提出的方法，能够提高智能车辆在实际道路环境中进行精确和鲁棒的环境感知和自主导航的能力，对于提升自动驾驶车辆的安全性和可靠性具有重要意义。 总结来看，本文所提出的基于Cubature卡尔曼滤波的刚性点集配准算法，在智能车辆的定位与建图技术中，提供了一种有效的解决思路，它不仅具有理论上的创新性，也具有较高的实用价值和广泛的应用前景。通过智能车辆的实际应用演示，证明了该算法在处理异常值和噪声干扰方面的鲁棒性，这为智能交通系统的进一步发展奠定了技术基础。