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作者：李逸龙;李刚;邓伟文;徐龙;
单位：辽宁工业大学;北京航空航天大学;
摘要：针对中国大学生无人驾驶方程式大赛（FSAC）赛车在高速循迹与八字环绕工况中，因单传感器识别锥桶有限、精度不高导致建图失效问题，提出了一种基于激光雷达、工业相机和组合惯导松耦合的锥桶地图构建算法。通过将雷达数据投影至相机坐标系，对相机的YOLOv5目标检测框与激光雷达的锥桶包围框进行相似度匹配。将包含颜色（RGB）信息的点云从雷达坐标系转换为地图坐标系，并利用组合惯导系统实时计算的车辆位姿，更新融合锥桶点云地图。实车对比试验结果表明：该算法的平均召回率达到98.6%，平均精准度达到99.1%，能够识别锥桶地图的内、外赛道，提高了赛车的感知预判能力和路径规划效率。
基金资助：国家自然科学基金联合项目（U22A2043）;; 辽宁省自然基金资助计划项目（2022-MS-376）;; 辽宁省教育厅重点攻关项目（JYTZD2023081）
