基于点云尺度不变特征的NDT算法初始定位研究与改进
发布时间：2021-11-26 02:21
无人驾驶中首要解决的一个问题是无人驾驶车辆的定位问题,依据定位信息在高精度地图中确定车辆的位置后,才能为无人驾驶车辆规划合理的行驶线路,并根据当前位置进行车辆控制和姿态调整。正态分布变换（Normal Distributions Transform,NDT）是当前无人驾驶中较为常用的一种厘米级定位方法,NDT定位算法使用激光雷达实时扫描的激光点云数据并结合高精度点云地图即可进行实时精确的无人驾驶车辆定位。然而NDT定位算法存在一个不足之处就是在使用时需要提供一个先验定位信息,即首先需要有车辆的初始位置信息才能通过执行NDT算法进行车辆行驶全过程的定位。本文针对NDT定位算法在没有初始定位信息的条件下,无法正常工作的这一问题,提出了一种基于点云尺度不变特征（Scale invariant feature transform,SIFT）的新方法来解决和改进这一问题。本文通过使用激光雷达点云数据以及点云地图展开初始定位的研究工作,研究内容主要如下:1.本文基于PointPillars和DenseNet的改进提出了一种多特征输出模型—PDNet,该模型使用点云柱对点云进行编码,生成了二维点云特...
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人驾驶系统架构
盗镜淖笥曳较蚪嵌龋?菹蚩刂朴糜诳刂莆?人驾驶车辆的速度大小，控制模块通过线控执行器向车辆CAN总线发送控制消息，横行控制使用方向盘转动命令，纵向控制使用油门和刹车踏板的开合角度命令。整个无人驾驶正是通过感知模块、规划模块和控制模块之间的交互合作完成的。定位问题作为无人驾驶研究的基本问题，可以说是无人驾驶的起点，首先无人驾驶车辆要知道自己身处何方，才能根据目的地规划出线路让车辆启动，整个无人驾驶系统的各个模块才能开始工作、互相配合，同时整个行驶过程中也要保持车辆定位。常见定位算法依据如图1-2所示不同不同的传感器分为以下三类：l基于GNSSRTK定位：通过全球导航卫星系统获取车辆在世界坐标系下的位置；l基于IMU定位：通过惯性测量单元结合车辆初始状态获取车辆位置；l基于激光雷达定位：通过激光雷达得到的周围环境信息确定当前车辆位置；（a）（b）（c）图1-2（a）：RTK；（b）：IMU；（c）：激光雷达
兰州大学硕士学位论文基于点云尺度不变特征的NDT算法初始定位研究与改进4根据上文传感器的分析GNSSRTK定位和IMU定位都有明显缺陷，而激光雷达定位兼具二者优点同时又可以互相配合使用成为了定位主要方式，NDT定位算法就是激光雷达定位中最常见的算法。NDT定位算法存在一个缺陷就是在使用时需要如图1-3所示提供一个初始定位，一般情况下该初始定位信息可以由GNSS设备提供，但这里存在的问题是：（1）很多研究团队和个人学习者使用的是公开的无人驾驶路测数据诸如KIITI数据集[8]、Apollo数据集[9]等进行研究，没有无人驾驶硬件设备；（2）由于激光雷达作为无人驾驶感知模块的核心传感器，一些初始开展无人驾驶的团队可能只配置了激光雷达而没有其他传感器。这样很大一部分无人驾驶研究者没有GNSS设备，因此在使用NDT定位算法就需要手工标注初始位置，无法做到无人驾驶中完全由计算机控制的一致性。正是为了解决NDT定位算法存在这一问题，本文提出一种新的方法改进NDT定位算法，使NDT算法在没有GNSS以及人为提供的定位信息也能正常工作。图1-3NDT定位算法的两种初始定位信息获取方式1.2国内外研究现状本文的研究内容包括无人驾驶定位研究以及基于目标检测去除定位影响元素的研究，本节内容将根据以上两方面内容介绍和总结无人驾驶定位技术研究现状和特征定位影响元素滤除研究现状。1.2.1无人驾驶定位技术研究现状无人驾驶车辆在逻辑上可以看作是一个四轮机器人，因此定位技术的研究起源于机器人定位研究，不少经典机器人定位算法都被迁移应用到无人驾驶当中。Nistér等人[10]提出视觉里程计（VisualOdometry，VO）方法，是运动恢复结构（StructurefromMotion，SfM）的一种特殊情况，VO方法根据移动车辆搭载摄像GNSS
【参考文献】：
期刊论文
[1]自动驾驶产业发展现状及趋势[J]. 伦一. 电信网技术. 2017(06)
[2]5G若干关键技术评述[J]. 张平,陶运铮,张治. 通信学报. 2016(07)
[3]散乱点云噪声分析与降噪方法研究[J]. 王振,孙志刚. 计算机与数字工程. 2015(09)
[4]基于地面特征点匹配的无人驾驶车全局定位[J]. 方辉,杨明,杨汝清. 机器人. 2010(01)
[5]移动机器人Markov定位算法的研究——方向传感器建模新方法[J]. 刘瑜,朱世强,金波. 浙江大学学报(工学版). 2005(03)
[6]基于路径识别的移动机器人视觉导航[J]. 张海波,原魁,周庆瑞. 中国图象图形学报. 2004(07)
本文编号：3519232
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人驾驶系统架构
盗镜淖笥曳较蚪嵌龋?菹蚩刂朴糜诳刂莆?人驾驶车辆的速度大小，控制模块通过线控执行器向车辆CAN总线发送控制消息，横行控制使用方向盘转动命令，纵向控制使用油门和刹车踏板的开合角度命令。整个无人驾驶正是通过感知模块、规划模块和控制模块之间的交互合作完成的。定位问题作为无人驾驶研究的基本问题，可以说是无人驾驶的起点，首先无人驾驶车辆要知道自己身处何方，才能根据目的地规划出线路让车辆启动，整个无人驾驶系统的各个模块才能开始工作、互相配合，同时整个行驶过程中也要保持车辆定位。常见定位算法依据如图1-2所示不同不同的传感器分为以下三类：l基于GNSSRTK定位：通过全球导航卫星系统获取车辆在世界坐标系下的位置；l基于IMU定位：通过惯性测量单元结合车辆初始状态获取车辆位置；l基于激光雷达定位：通过激光雷达得到的周围环境信息确定当前车辆位置；（a）（b）（c）图1-2（a）：RTK；（b）：IMU；（c）：激光雷达
兰州大学硕士学位论文基于点云尺度不变特征的NDT算法初始定位研究与改进4根据上文传感器的分析GNSSRTK定位和IMU定位都有明显缺陷，而激光雷达定位兼具二者优点同时又可以互相配合使用成为了定位主要方式，NDT定位算法就是激光雷达定位中最常见的算法。NDT定位算法存在一个缺陷就是在使用时需要如图1-3所示提供一个初始定位，一般情况下该初始定位信息可以由GNSS设备提供，但这里存在的问题是：（1）很多研究团队和个人学习者使用的是公开的无人驾驶路测数据诸如KIITI数据集[8]、Apollo数据集[9]等进行研究，没有无人驾驶硬件设备；（2）由于激光雷达作为无人驾驶感知模块的核心传感器，一些初始开展无人驾驶的团队可能只配置了激光雷达而没有其他传感器。这样很大一部分无人驾驶研究者没有GNSS设备，因此在使用NDT定位算法就需要手工标注初始位置，无法做到无人驾驶中完全由计算机控制的一致性。正是为了解决NDT定位算法存在这一问题，本文提出一种新的方法改进NDT定位算法，使NDT算法在没有GNSS以及人为提供的定位信息也能正常工作。图1-3NDT定位算法的两种初始定位信息获取方式1.2国内外研究现状本文的研究内容包括无人驾驶定位研究以及基于目标检测去除定位影响元素的研究，本节内容将根据以上两方面内容介绍和总结无人驾驶定位技术研究现状和特征定位影响元素滤除研究现状。1.2.1无人驾驶定位技术研究现状无人驾驶车辆在逻辑上可以看作是一个四轮机器人，因此定位技术的研究起源于机器人定位研究，不少经典机器人定位算法都被迁移应用到无人驾驶当中。Nistér等人[10]提出视觉里程计（VisualOdometry，VO）方法，是运动恢复结构（StructurefromMotion，SfM）的一种特殊情况，VO方法根据移动车辆搭载摄像GNSS
【参考文献】：
期刊论文
[1]自动驾驶产业发展现状及趋势[J]. 伦一. 电信网技术. 2017(06)
[2]5G若干关键技术评述[J]. 张平,陶运铮,张治. 通信学报. 2016(07)
[3]散乱点云噪声分析与降噪方法研究[J]. 王振,孙志刚. 计算机与数字工程. 2015(09)
[4]基于地面特征点匹配的无人驾驶车全局定位[J]. 方辉,杨明,杨汝清. 机器人. 2010(01)
[5]移动机器人Markov定位算法的研究——方向传感器建模新方法[J]. 刘瑜,朱世强,金波. 浙江大学学报(工学版). 2005(03)
[6]基于路径识别的移动机器人视觉导航[J]. 张海波,原魁,周庆瑞. 中国图象图形学报. 2004(07)
本文编号：3519232
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3519232.html
最近更新
教材专著
