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文檔簡介
1、復(fù)雜環(huán)境下道路特征檢測是室外智能機(jī)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(dá)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(dá)的中小型智能機(jī)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(gè)問題,本文將多幀單線激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,根據(jù)多幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)間的時(shí)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(dá)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(dá)數(shù)據(jù)融合、單幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)道路邊界檢測、多幀激光雷達(dá)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?hào)鸥竦貓D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(diǎn),本文采用基于圓弧的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行DR定位,該方法可以有效提升DR定位的精度。
針對(duì)單幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)道路邊界檢
3、測問題,本文設(shè)計(jì)了雙閾值檢測的方法進(jìn)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(dá)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分析建立約束條件,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明通過該約束條件可以有效提升邊界檢測的準(zhǔn)確度。
采用最小二乘法進(jìn)行道路邊界擬合。針對(duì)直線最小二乘法不能擬合垂直分布的邊界點(diǎn)問題,本文采用坐標(biāo)軸轉(zhuǎn)換的最小二乘法進(jìn)行處理;針對(duì)曲線道路邊界點(diǎn)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(jìn)行擬合。
針對(duì)障礙物檢測問題,采用直方圖獲
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