自主導(dǎo)航車局部地圖創(chuàng)建研究.pdf

1、自主導(dǎo)航車能夠準(zhǔn)確并且可靠行駛的前提條件是各種車載傳感器能感知環(huán)境并且有效地分析計(jì)算及處理數(shù)據(jù)。目前,仍沒有一種傳感器能夠提供環(huán)境完全且可靠的數(shù)據(jù),因此多傳感器數(shù)據(jù)融合是自主導(dǎo)航車感知環(huán)境的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　 本論文旨在研究基于多傳感器的自主導(dǎo)航車環(huán)境感知策略,將單線激光測距儀檢測障礙物的功能和單目攝像機(jī)成像檢測識(shí)別路面區(qū)域的功能結(jié)合起來,實(shí)現(xiàn)兩傳感器的數(shù)據(jù)融合,創(chuàng)建一個(gè)較為完善的局部地圖。在未知環(huán)境下的地圖創(chuàng)建一直是當(dāng)前自主

2、導(dǎo)航車的研究熱點(diǎn),特別是在復(fù)雜環(huán)境下的環(huán)境感知問題,這將有益于提高自主導(dǎo)航車的智能水平。
　　 論文研究的主要工作有以下幾個(gè)方面:
　　 1)分析激光測距儀采集的數(shù)據(jù),將激光二維圖像的幾種分割算法進(jìn)行比較后,提出改進(jìn)的自適應(yīng)分割點(diǎn)檢測算法,算法在近距離處使用線性閾值算法,而在遠(yuǎn)距離處使用自適應(yīng)分割點(diǎn)檢測算法。在進(jìn)行了合理的聚類后,實(shí)現(xiàn)了普通噪聲點(diǎn)的剔除,并將聚類后的點(diǎn)進(jìn)行直線提取,實(shí)現(xiàn)了障礙物的結(jié)構(gòu)化顯示。
　　

3、 2)提出了幀序列劇烈變化檢測算法。該算法通過分析激光測距儀數(shù)據(jù)的幀序列,若是當(dāng)前幀的點(diǎn)個(gè)數(shù)接近激光測距儀每一幀能掃描的最大點(diǎn)個(gè)數(shù)時(shí),并且當(dāng)前幀相比前一幀的聚類數(shù)發(fā)生劇列變化,則該幀為異常數(shù)據(jù)。
　　 3)結(jié)合Matlab攝像機(jī)標(biāo)定工具箱和openCV攝像機(jī)標(biāo)定函數(shù),實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)標(biāo)定,并將標(biāo)定得到的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)用于實(shí)現(xiàn)逆透視投影變換,同時(shí)利用攝像機(jī)標(biāo)定得到的畸變系數(shù)將原圖進(jìn)行畸變矯正后再將路面區(qū)域感興趣的像素進(jìn)行逆透視投影變換轉(zhuǎn)