基于激光扫描与视觉融合的地形估计与属性认知研究

发布时间：2020-10-16 14:30

　　 多传感器数据融合以及环境地形估计是无人车实现自主导航的重要基础。本文对基于径向基核函数的环境地形估计方法进行了研究。采用了变尺度核函数模板和栅格地图相结合的方法,解决了地面上激光点云随探测距离增加而密度分布不均匀的问题,同时避免了地面突兀杆状物对估计结果的不利影响,并能够为后续自主导航算法提供显式地形图。本文采用的点云分层方法对悬空障碍物进行处理,提高了对涵洞、树木估计的准确性。利用VoxelGrid滤波器对点云进行滤波,使点云分布更加合理,提高算法运行效率,能够实时处理。针对无人车应用环境,在所构建的无人车车载3D激光雷达、全景视觉和GPS-INS组合感知系统上,本文利用GPS-INS返回的无人车位置、姿态信息对点云进行配准并进行运动路径点云补偿,改善了无人车姿态变化对结果的不利影响,有效补偿了单帧点云中大部分的盲区。本文利用全景视觉传感器返回的环境色彩信息,结合3D点云的位置和深度信息,按照色彩饱和度、色调、地面点可能性、地面法向量和表面粗糙度五个方面对典型地形特征进行模糊分类,实现了对地形特征的估计。基于以上方法,使无人车能够利用多传感器进行实时地形估计。最后,本文利用Vrep软件对无人车系统进行建模,在与ROS搭建了交互式仿真系统中进行了仿真实验。又进行了实际跑车试验,提出的地形估计算法均得到了有效验证。
【学位单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：TP391.41;TN249
【部分图文】：

图 1.8 谷歌首辆全功能无人驾驶汽车 图 1.9AudiA7 piloted driving concept国的无人驾驶技术研究在上个世纪 80 年代开始进行，国防大学在 2011 研究的 HQ3 无人车首次完成从长沙到武汉高速全程无人驾驶实验。实完成了自主超车，复杂天气情况行驶，最高时速 110km/h。近几年，国一汽、上汽、广汽、北汽、吉利、比亚迪、长安以及百度等企业均已开

我国的无人驾驶技术研究在上个世纪 80 年代开始进行，国防大学在 2011 年 7 月利用其研究的 HQ3 无人车首次完成从长沙到武汉高速全程无人驾驶实验。实验中，无人车完成了自主超车，复杂天气情况行驶，最高时速 110km/h。近几年，国内汽车厂商中一汽、上汽、广汽、北汽、吉利、比亚迪、长安以及百度等企业均已开始无人汽车的研发和应用。自 2009 年起，国家自然基金委员会每年组织一次“中国智能车未来挑战赛”，至2014 年已成功举办六届。全国多家科研机构和高校同台竞技，为推进与提升我国在视觉听觉信息处理的整体研究实力，促进我国无人自动驾驶汽车研发技术的原始创新做出了积极贡献。比赛包括城市、乡村道路等环境，要求参赛车辆完成规定路线行驶，交通标线识别、交通灯识别、避让行人、自动泊车入位等任务。军事交通学院、国防科技大学、北京联合大学、北京理工大学等科研单位均参与了该项赛事并取得优异成绩(图 1.10)。

出的各种各样的形态称之为地形，具体指固定性物体在地及各种形态。在高速公路、城市环境、乡村铺装道路等结平缓、规则，障碍物与可通行区域的区分度较为显著。并线、交通标志、交通指示灯、GIS 地图等信息作为自主导单，弱化了环境地形重建和估计的作用。对于野外(地形，由于缺乏显著的结构化环境标志物，障碍物和可通行区性能有关。因此，野外环境的自主导航非常依赖环境地形用激光雷达获取点云数据对地形进行建模是环境地形估计能够发射激光束获取地形面到传感器之间直接而准确的深维信息，激光点云在描述地形方面更具优势。本文也采用信息来源，同时，利用视觉信息、GPS-INS 定位和姿态信形估计任务。
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本文编号：2843380