【摘 要】
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激光雷达由于测量精度高、测量范围广等优点而被广泛应用到智能车上,而高精度三维地图的建立和障碍物的识别是激光雷达在实际应用中的主要方向。新型激光雷达有着区别于传统雷达的扫描方式和点云图像。本文将基于新型激光雷达所采集到的Ros数据包和新型激光雷达本身的特性,建立校园环境高精度三维地图和障碍物的识别方法。本文的主要工作内容有如下几个方面:将激光雷达正确安装到有人驾驶的车辆上并标定好安装位置;在建立校园
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激光雷达由于测量精度高、测量范围广等优点而被广泛应用到智能车上,而高精度三维地图的建立和障碍物的识别是激光雷达在实际应用中的主要方向。新型激光雷达有着区别于传统雷达的扫描方式和点云图像。本文将基于新型激光雷达所采集到的Ros数据包和新型激光雷达本身的特性,建立校园环境高精度三维地图和障碍物的识别方法。本文的主要工作内容有如下几个方面:将激光雷达正确安装到有人驾驶的车辆上并标定好安装位置;在建立校园环境高精度地图环节中,针对新型激光雷达的特点提出了一些剔除坏点和提取特征点的方法;针对点云配准使用K-D树进行点的快速邻域搜索,使得算法确定点云中边和面的速度加快;在运动补偿中使用线性插值和分片段处理来消除模糊;通过对比现实地图与三维地图,分析了算法的优缺点。在障碍识别上,介绍了障碍物的定义和确定了本文的主要检测对象,介绍了几种地面分割的方法并使用基于高度的分割方法将地面点分割并移除,取得了较好的地面点云分割效果;介绍了几种常见的点云聚类方法,并使用了基于欧氏距离的聚类方法,在K-D树的快速邻域搜索的帮助下,对障碍物进行聚类;同时加入了聚类大小、反射强度等约束条件,提高了聚类准确度;使用PCA主成分分析法对点云聚类进行分析,建立障碍物的包围框;最后对障碍物识别的准确度进行验证,检验了算法的识别效果。
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