基于激光點云和圖像的道路特征檢測和環(huán)境分析.pdf

1、在智能機器人及其相關(guān)技術(shù)研究中，自主導(dǎo)航技術(shù)是重點研究課題之一。地面智能機器人可以在室內(nèi)外環(huán)境中實時感知周圍環(huán)境特征、檢測道路的可通行區(qū)域、動態(tài)規(guī)劃路徑等。其中，基于視覺的環(huán)境特征檢測和分析是實現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一。激光雷達作為一種主動測距傳感器，測距精度高，并且具有抵抗光照變化的特點；而攝像機的特點是分辨率高，同時可以獲得場景的色彩和紋理信息，類似于人類對自然環(huán)境中目標的識別方法。融合激光雷達點云和彩色圖像，可以有效的克服攝像機易

2、受光照變化因素的影響，同時三維點云也增加了色彩信息，更有利于環(huán)境中的道路特征的檢測和道路周圍環(huán)境的分析。
　　 本論文主要研究激光雷達點云和攝像機圖像聯(lián)合環(huán)境特征理解，從多傳感器融合層次由低到高，研究了激光雷達和攝像機聯(lián)合標定算法，激光雷達圖像路邊檢測和路面分割，激光點云聚類算法，聚類的顯著性特征分析。本論文主要針對小型地面機器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)算法的研究，激光雷達采用體積較小的面陣雷達。
　　 激光雷達和攝像機是兩個獨立的

3、系統(tǒng)，本文主要研究了基于點和平面兩種特征實現(xiàn)面陣激光雷達和攝像機的聯(lián)合標定，定性分析了兩種標定方法的效率和精度。
　　 針對基于圖像檢測道路及邊緣容易受到光照的影響，本文使用面陣激光雷達檢測半結(jié)構(gòu)化道路的邊緣和路面。引入三維點云的相鄰點之間相似度度量，將三維點云轉(zhuǎn)化為二維相似度圖像。在此基礎(chǔ)上，采用Canny算子和霍夫變換檢測道路邊緣，采用迭代閾值分割可通行區(qū)域。
　　 針對目標的顯著性特征分析問題，首先采用DBSCAN