基于單線激光雷達的道路特征檢測.pdf

1、復(fù)雜環(huán)境下道路特征檢測是室外智能機器人自主導(dǎo)航的重要研究內(nèi)容之一。由于單線激光雷達數(shù)據(jù)量小、測距精度有限等原因，傳統(tǒng)的僅裝載單線激光雷達的中小型智能機器人難以處理復(fù)雜場景下的道路特征檢測問題。為了解決這個問題，本文將多幀單線激光雷達數(shù)據(jù)進行融合，根據(jù)多幀激光雷達數(shù)據(jù)間的時空關(guān)聯(lián)特性獲得較大區(qū)域內(nèi)的環(huán)境信息，并基于該環(huán)境信息檢測道路環(huán)境的特征。
　　 本文主要研究多幀激光雷達數(shù)據(jù)融合的道路特征檢測技術(shù)，論文從基于圓弧的航跡推算、G

2、PS/DR(DeadReckoning)聯(lián)合定位、多幀單線激光雷達數(shù)據(jù)融合、單幀激光雷達數(shù)據(jù)道路邊界檢測、多幀激光雷達數(shù)據(jù)間相關(guān)性分析、道路邊界直線和曲線擬合、基于高程柵格地圖的障礙物檢測、可通行區(qū)域提取等方面開展研究工作。
　　 本文的主要研究成果如下:
　　 為了克服傳統(tǒng)DR定位方法精度不高的缺點，本文采用基于圓弧的運動軌跡進行DR定位，該方法可以有效提升DR定位的精度。
　　 針對單幀激光雷達數(shù)據(jù)道路邊界檢

3、測問題，本文設(shè)計了雙閾值檢測的方法進行處理，該雙閾值的選取具有自適應(yīng)性。根據(jù)多幀激光雷達數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分析建立約束條件，實驗結(jié)果表明通過該約束條件可以有效提升邊界檢測的準確度。
　　 采用最小二乘法進行道路邊界擬合。針對直線最小二乘法不能擬合垂直分布的邊界點問題，本文采用坐標軸轉(zhuǎn)換的最小二乘法進行處理;針對曲線道路邊界點分布稀疏不同的問題，本文采用基于分段的加權(quán)最小二乘法進行擬合。
　　 針對障礙物檢測問題，采用直方圖獲