基于車載激光雷達(dá)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法及應(yīng)用技術(shù)研究.pdf

1、隨著無人作戰(zhàn)系統(tǒng)在未來信息化戰(zhàn)爭中需求的增大以及傳感器的發(fā)展，無人車的環(huán)境感知、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、環(huán)境建模等技術(shù)的要求也日益變高。激光雷達(dá)的研究在無人車環(huán)境感知、環(huán)境建模等方面至關(guān)重要。解決地面無人系統(tǒng)如何能夠在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的激光雷達(dá)三維點(diǎn)云配準(zhǔn)的實(shí)際問題是本文研究的重中之重。真實(shí)的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境是復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的、充滿了不確定性，并且不是數(shù)學(xué)模型能描述的，地面無人系統(tǒng)的移動(dòng)是不精確的，受周邊環(huán)境、時(shí)間等諸多因素的影響，而且觀測結(jié)果也充滿了噪聲，環(huán)

2、境本身特征甚少。綜上所述，亟需一種解決非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的配準(zhǔn)算法。本文主要針對地面無人系統(tǒng)的工作特點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)算法的研究和改進(jìn)，最后完成激光雷達(dá)點(diǎn)云地圖的構(gòu)建。
　　本文取得的研究成果包括：
　　1.提出了一種基于圖像特征提取的改進(jìn)ICP(Iterative Closest Point)算法。該算法的基本思想是對 ICP配準(zhǔn)算法中的配準(zhǔn)點(diǎn)集進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)的點(diǎn)集來自點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)融合后從圖像中提取的一系列特征點(diǎn)所對應(yīng)的感興趣點(diǎn)云

3、特征線的集合，再將圖像特征點(diǎn)對應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)組成配準(zhǔn)的點(diǎn)集。該算法的優(yōu)勢在于一方面通過特征提取，提高了配準(zhǔn)的精度，另一方面減少了參加配準(zhǔn)的點(diǎn)的個(gè)數(shù)，從而可以減少配準(zhǔn)的時(shí)間，以克服原始 ICP算法在地面無人系統(tǒng)中的應(yīng)用缺點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)可以得出，本算法在精度和效率方面都有一定的提高。
　　2.采用一種基于圖像特征提取的改進(jìn)ICP配準(zhǔn)算法和LOAM（Lidar Odometry and Mapping in Real-time）建圖算法融