基于激光雷达的障碍物检测和跟踪算法的研究与实现

发布时间：2021-09-09 16:52

　　随着人工智能时代的来临,智能驾驶的发展变得越来越重要。激光雷达这一新颖的传感器将是智能车上重要的“眼睛”。本文针对激光雷达在智能驾驶感知方向的应用,分析了激光雷达的工作原理,研究并实施了从激光雷达的标定、障碍物的检测到障碍物的跟踪的一系列解决方案。主要内容如下:1、首先选择与搭建基于激光雷达的障碍物检测和跟踪算法工作平台,对原始的激光雷达点云数据进行滤波。完成激光雷达与车身坐标系的标定,实现障碍物的位置在激光雷达坐标系与车身坐标系下的坐标转换。设计运动补偿算法,消除激光雷达随智能车运动过程中产生的点云畸变。2、然后设计基于激光雷达的障碍物检测算法。提出了基于多扇区平面拟合去地面点的方法;基于漫水填充算法,设计了一种用于激光雷达的漫水种子生长聚类算法,该算法利用二维行驶平面上的栅格投影结合区域生长法对3D点云进行快速聚类;然后根据最小凸包确定障碍物主方向提取聚类矩形框,最后根据点云信息对障碍物进行简单分类。3、接着设计基于激光雷达的障碍物跟踪算法,包括障碍物的关联匹配与动态跟踪。将新检测的障碍物与已被跟踪的障碍物利用特性相似度（包括位置与点云数目）计算相互之间的关联性,再利用匈牙利算法将... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

KITT自动驾驶汽车

CE30-D纯固态激光雷达

点云检测场景

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法[J]. 邹斌,刘康,王科未.  汽车技术. 2017(08)
[2]无人驾驶汽车环境感知技术综述[J]. 王世峰,戴祥,徐宁,张鹏飞.  长春理工大学学报(自然科学版). 2017(01)
[3]基于三维激光雷达的障碍物检测方法研究[J]. 张穗华,骆云志,王钤,张春华,邓博文.  机电产品开发与创新. 2016(06)
[4]激光雷达的应用及发展趋势[J]. 赵一鸣,李艳华,商雅楠,李静,于勇,李凉海.  遥测遥控. 2014(05)
[5]激光雷达的测距特性及其测距精度研究[J]. 姜海娇,来建成,王春勇,李振华.  中国激光. 2011(05)
[6]基于激光雷达的动态障碍物实时检测[J]. 蔡自兴,肖正,于金霞.  控制工程. 2008(02)

博士论文
[1]无人驾驶汽车动态障碍物避撞关键技术研究[D]. 黄如林.中国科学技术大学 2017
[2]基于三维激光雷达的无人驾驶车辆环境建模关键技术研究[D]. 刘健.中国科学技术大学 2016
[3]激光雷达/惯性组合导航系统的一致性与最优估计问题研究[D]. 章大勇.国防科学技术大学 2010

硕士论文
[1]基于三维激光雷达的智能汽车障碍物检测与跟踪[D]. 郑正扬.江苏大学 2018
[2]基于激光扫描雷达的自动驾驶技术研究[D]. 李赵.北方工业大学 2018
[3]基于三维激光雷达的障碍物检测与跟踪研究[D]. 汪世财.合肥工业大学 2018
[4]基于激光雷达的道路环境感知算法研究与实现[D]. 杜芳.南京理工大学 2018
[5]基于激光雷达点云的车辆检测方法研究[D]. 孙江冬.天津工业大学 2018
[6]智能汽车激光雷达障碍物检测方法研究[D]. 谭亮.武汉理工大学 2017
[7]车载激光雷达系统设计与实验研究[D]. 董士军.南京理工大学 2017
[8]基于激光雷达的智能车防撞预警系统研究[D]. 崔熠明.吉林大学 2016
[9]基于三维激光雷达的实时目标检测[D]. 程健.浙江大学 2014
[10]三维激光雷达在自主车环境感知中的应用研究[D]. 谌彤童.国防科学技术大学 2011



本文编号：3392447