在MBZIRC’20比赛期间，自主空中机器人在建筑立面上搜索火灾。上图:正面前面的罗布的照片。底部:用于定位的环境的3D地图。信用:卡瓦列罗&美利奴羊。为了在全球定位系统或外部定位设备(如激光反射器)不可用的情况下实现无人机的高效运行，研究人员必须开发自动估计机器人姿态的技术。如果无人驾驶飞机的工作环境不经常变化，并且人们能够构建这种环境的3D地图，基于地图的机器人定位技术可能相当有效。理想情况下，基于地图的姿态估计方法应该是高效、鲁棒和可靠的，因为它们应该快速地向机器人发送它需要的信息，以规划其未来的动作和移动。3D光探测和测距(LIDAR)系统是特别有前途的基于地图的定位系统，因为它们收集了丰富的3D信息，无人机随后可以利用这些信息进行定位。
西班牙巴勃罗·德·奥拉维德大学的研究人员最近开发了一种新的基于地图的定位框架，称为直接激光雷达定位。这种方法在arXiv上预先发表的一篇论文中提出，可以克服过去引入的其他激光雷达定位技术的一些限制。
进行这项研究的研究人员之一费尔南多·卡瓦列罗(Fernando Caballero)告诉TechXplore，“我们提出的方法的主要目标是基于环境的3D地图构建一个3D定位系统。“这种方法是专门为空中机器人设计的，尽管它也可以应用于其他系统。基于地图的定位对于许多机器人应用至关重要，例如在仓库、城市峡谷和室内环境等无法使用GPS的区域进行监控、物流或检查。”
大多数现有的最先进的激光雷达技术利用物体的几何特征将传感器收集的数据与周围环境的地图对齐。虽然这些三维激光雷达配准方法有其优势，但它们通常不能在所有场景中表现良好。
DLL是由Caballero和他的同事Luis Merino开发的方法，它基于单个点和地图之间距离的非线性优化来实现点云到地图的配准。这意味着它不依赖于特定的特征或点对应。给定初始姿态，该框架可以跟踪机器人的姿态，只需根据运动传感器收集的数据改进其预测姿态。
卡瓦列罗说:“假设机器人携带一个3D LIDAR，能够感知机器人附近障碍物的距离，DLL的目标是将机器人的位置估计到3D地图中。基于这些信息，动态链接库找到三维激光雷达信息与三维地图的最佳匹配
Caballero和Merino在一系列试验中评估了DLL，并将其与其他姿态估计技术进行了比较。他们发现，虽然其精度与其他最先进的姿态估计方法相当，但动态链接库比其他方法快大约10倍，因此可以用于实时估计机器人的姿态。
卡瓦列罗说:“DLL对有噪声的里程计(这在空中机器人中非常常见)也很稳健，我们证明它能够处理机器人里程计中的重大误差，对其整体精度影响很小。
DLL已经公开可用，全世界的开发人员都可以在GitHub上访问。未来，它可以用于快速、准确、可靠地定位空中机器人，尤其是在全球定位系统技术不起作用的环境中。
卡瓦列罗说:“我们相信，在没有GPS信号的地区，DLL可以帮助实现自主导航。“在我们未来的工作中，我们将考虑提高我们方法的空间效率。它的主要缺点之一是3D地图所需的内存量，因此我们将考虑更高效的结构。”
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