基于單線激光雷達的道路特征檢測.pdf

1、復雜環(huán)境下道路特征檢測是室外智能機器人自主導航的重要研究內(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，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性。根據(jù)多幀激光雷達數(shù)據(jù)間的相關性分析建立約束條件，實驗結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最小二乘法進行擬合。
　　 針對障礙物檢測問題，采用直方圖獲