復雜野外環(huán)境下機器人障礙物檢測方法研究.pdf

1、環(huán)境感知技術是無人車實現(xiàn)自主導航的基礎，而障礙物檢測是環(huán)境感知的關鍵環(huán)節(jié)之一。無人車在野外環(huán)境下移動時，需要具備各種復雜障礙的檢測能力。一方面，巖石、大樹、水坑、河流等種類繁多的障礙威脅著無人車的安全;另一方面，野外遍布的植被與障礙物混雜在一起，增加了檢測的難度。
　　本文將復雜野外環(huán)境下的障礙物檢測問題分為兩個部分，一個是對各類不同障礙物和復雜障礙地形的檢測，另一個是植被環(huán)境下的障礙物檢測。然后對這兩個問題分別進行了研究。

2、>　　對于不同障礙物的檢測，本文提出了基于64線激光雷達的方法，對凸障礙、側深溝、側斜坡、水體進行分別檢測。同時考慮傳感器未能探測到的區(qū)域可能存在的危險，提出了對未知區(qū)域進行分類的方法。凸障礙檢測采用基于柵格內高度信息的方法，并針對懸掛結構進行了優(yōu)化。側深溝、側斜坡的檢測方法主要基于激光雷達掃描原理對點云的幾何特征進行分析，同時提出了一種基于極坐標柵格的點云表示方法。水體檢測則在激光雷達強度圖上實現(xiàn)，利用了水體較為特殊的反射特性。野外環(huán)

3、境下的實驗驗證了算法的有效性，以上功能均得到實現(xiàn)并且達到了較好的檢測率。
　　對于植被環(huán)境下的障礙物檢測，本文提出了一種聯(lián)合三維點云分布特征和多光譜特征的檢測方法。首先介紹了由彩色相機、紅外相機和三維激光雷達構成的多傳感器系統(tǒng)，敘述了相機與三維激光雷達聯(lián)合標定的方法，以及三維點云數(shù)據(jù)與圖像像素信息融合的過程。然后基于多光譜數(shù)據(jù)分析，在歸一化植被差分指數(shù)(NDVI)的基礎上，提出了一種新的紅外-彩色通道聯(lián)合光譜特征，結合混合高斯模型