面向无人驾驶的三维激光雷达目标检测与追踪算法研究

发布时间：2022-05-05 19:11

　　无人驾驶是通过传感器获取环境信息,由计算机系统实现对车辆操控的一种新兴技术,成熟的无人驾驶系统可以做到完全不需要人类进行干预。最近几年,由于人们需求的增加,无人驾驶技术的发展进入井喷期,并且随着人们不断深入探索无人驾驶技术,对环境感知可靠性的要求也在不断提升。三维激光雷达作为无人驾驶车辆最重要的数据采集传感器之一,具有精度高、抗干扰能力强等特点,基于三维激光雷达的目标检测和追踪是无人驾驶车辆环境感知的重要组成部分,它使车辆能够检测到周围的物体并估计其轨迹、预测其运动状态,以达到使无人驾驶车辆遵循特定的路线行驶、避免与其他物体发生碰撞的目的。本文研究成果依托于吉林大学机器人研究组,开展应用于无人驾驶的目标检测与追踪算法,以Velodyne HDL-32E三维激光雷达作为主要数据源,在目标检测过程使用栅格地图法完成目标聚类并提取目标的特征信息,根据目标检测的结果通过数据关联和状态估计操作实现对目标的追踪功能,主要研究工作如下:（1）目标检测模块,将三维点云数据映射到二维的栅格地图中,并根据栅格单元间的关联和其中统计的高度信息,滤除地面点和噪声点等无关点云数据。在点云聚类时,为了解决随着目标... 

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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百度Apollo无人驾驶车

图 2.1 激光雷达支架结构图绍踪问题中最复杂的一部分，其追踪滤波器进行关联的过程目标的目的。一般同一时刻检关联，对该轨迹的状态进测到的新目标。目前，数据24]和概率性滤波器[25]，确定性滤波器则是使用频率最高绍。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度图的三维激光雷达点云目标分割方法[J]. 范小辉,许国良,李万林,王茜竹,常亮亮.  中国激光. 2019(07)
[2]智能驾驶中点云目标快速检测与跟踪[J]. 叶语同,李必军,付黎明.  武汉大学学报(信息科学版). 2019(01)
[3]基于三维激光雷达的无人车障碍物检测与跟踪[J]. 谢德胜,徐友春,王任栋,苏致远.  汽车工程. 2018(08)
[4]全球首例自动驾驶汽车撞人致死案法律分析及启示[J]. 曹建峰.  信息安全与通信保密. 2018(06)
[5]复杂环境下的激光雷达目标物实时检测方法[J]. 李茁,王田苗,胡坤磊,李晓飞,王肖.  激光杂志. 2018(03)
[6]基于数据关联和改进统计模型的激光雷达目标跟踪研究[J]. 黄晶,李勇,胡林.  汽车工程. 2018(03)
[7]基于激光雷达的无人驾驶汽车动态障碍物检测、跟踪与识别方法[J]. 黄如林,梁华为,陈佳佳,赵盼,杜明博.  机器人. 2016(04)
[8]基于激光雷达的卫星发动机精度测量方法[J]. 陶力,杨再华,阮国伟,易旺民.  航天器环境工程. 2013(03)

博士论文
[1]复杂环境下智能车辆动态目标三维感知方法研究[D]. 王肖.清华大学 2016
[2]基于激光雷达的智能车辆目标识别与跟踪关键技术研究[D]. 周俊静.北京工业大学 2014



本文编号：3650843