1.一种基于NDT配准与轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，轮式里程计运动估计，过程如下：

1.1设X＝{xi},i＝1,…,n为一帧点云集合，xi表示第i个点的二维坐标向量，Xk表示第k帧点云，x(k,i)表示第k帧中的第i个点，记t为当前时间戳，则 是第k帧的起始时间，则 是第k帧的第i个点的时间，由于激光雷达连续扫描的特性，故第k帧的结束时间 与k+1帧的起始时间 是相等的，激光雷达坐标系{L}是一个二维坐标系，其原点位于激光雷达的几何中T T心，第k帧雷达坐标系{Lk}中的第i个点表示为 p＝[p1 p2 p3]＝[x y θ] 表示位姿向量，世界坐标系{W}是一个二维坐标系，在初始位置与{L}重合，第k帧世界坐标系{Wk}中轮式里程计 时刻的位姿表示为

1.2第k帧起始时间与终止时间分别为 和 轮式里程计在对应时间戳内的测量位姿为其中 表示第k帧世界坐标系中轮式里程计位姿集合，p(k,i)是在第k帧时间区间 内 时刻的位姿， 是第k帧 对应的轮式里程计位姿，借助线性插值可得 时刻的雷达估计位姿 如下式所示：步骤2，帧间坐标变换，过程如下：

2.1由于雷达通常在移动中扫描，故Xk中每一点都有帧坐标系，运动中的雷达位姿用一个3×3的变换矩阵T表示，如式(2):其中R为2×2的旋转矩阵，t为1×2的平移向量；

2.2对不同帧间坐标系的点x(k,i)使用匹配的轮式里程计位姿从而校正畸变的点云，激光雷达在 时刻采集的点通过公式(3)映射到雷达的起始帧中，计算如下：其中 表示 时刻从雷达帧到世界帧的变换矩阵；

步骤3，优化运动畸变补偿，过程如下：

3.1机器人周围的二维空间被规划地分为大小相同的单元，收集在二维空间内第k帧点云Xk，找出包含扫描点的单元，分别计算该单元中扫描点样本x(k,i)的平均值qk和协方差矩阵∑k：

3.2建立该单元中扫描点样本概率密度的正态分布模型为

其中，exp为指数函数，p(x)扫描点正太分布的概率；

3.3 表示通过轮式里程计提供的初始值将第k+1帧扫描点x(k+1,i)映射到第k帧坐标系，∑(k,i)和q(k,i)分别表示点 对应的第k帧正态分布模型的协方差矩阵与平均值，利用参数∑(k,i)和q(k,i)计算所有点 的正态分布累加和的最大值，记总和s(p)的定义为：其中，p为待估计的位姿向量参数，argmax表示p是令函数s(p)取得最大值的参数；

3.4由于优化问题一般被描述为最小化问题，因此将函数s(p)表示为‑s(p)，Newton法可以寻找令函数最优的参数p，采用Newton法迭代求解方程，方程如式(7)所示：HΔp＝‑g               (7)

H和g分别是s(p)的Hessian矩阵和梯度向量，为简化公式，令 梯度向量g中的元素gi为Hessian矩阵H中的元素Hij为

3.5等式(7)的解是增量Δp，在每次迭代中将Δp添加到当前估计位姿p0，下一次迭代初始值为p：p＝p0+Δp               (10)

3.6通过对当前帧估计位姿迭代优化，计算出精准位姿参数p，将p与p'的差值作为轮式里程计误差，使误差均匀分布到每帧，引入式(1)，给出如式(11)形式：其中，n为第k帧中点x(k,i)的数量，p'为轮式里程计位姿增量。