【摘要】：自動駕駛汽車可以改變當(dāng)前運輸系統(tǒng),提高效率和降低事故率。自主駕駛需機器人在不斷變化的環(huán)境條件下具備可靠運行的感知系統(tǒng),以及在未知和GPS限制的復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航。實時三維環(huán)境信息獲取為室外機器人和自主車輛在未知環(huán)境中安全導(dǎo)航提供可能性,多線激光則是最適用于室外的三維感知傳感器。本文針對以上問題,重點研究了激光里程計的建立方法、三維環(huán)境地圖的構(gòu)建方法以及實時道路信息的檢測方法。首先,改進了基于特征點的激光里程計的建立方法,針對室外環(huán)境與點云數(shù)據(jù)的特點,本文在預(yù)處理點云后,使用基于深度圖的地面分離方法,將原始點云分離成地面點集合和非地面點集合。利用聚類算法排除離散干擾點,采用基于隨機采樣的線段特征提取方式以及基于點粗糙度值的線、面特征提取方式,分別對地面點和非地面點進行特征提取,利用提取的特征進行匹配,將激光里程計分兩步求取,并通過L-M優(yōu)化算法進行優(yōu)化。其次,改進了室外三維環(huán)境點云地圖構(gòu)建方法。該系統(tǒng)在獲取激光里程計的基礎(chǔ)上,對構(gòu)建點云地圖過程增加回環(huán)檢測步驟與基于圖優(yōu)化的優(yōu)化線程。根據(jù)傳感器得到點云信息的匹配程度建立關(guān)鍵幀以及局部地圖,對應(yīng)于關(guān)鍵幀得到位姿序列,利用關(guān)鍵幀之間位置信息以及點云重疊度進行回環(huán)檢測,對回環(huán)首尾幀建立邊約束。通過位姿變換的計算值以及傳感器的觀測值得到誤差函數(shù),并最小化誤差函數(shù)糾正關(guān)鍵幀位姿,進而更新里程計與地圖信息。另外,基于無人車多線激光雷達進行實時道路特征感知,通過點云柵格化處理,利用高程信息得到候選路沿信息,并將點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二值化圖像,通過腐蝕及膨脹等圖像處理步驟將點云進行連續(xù)性處理,利用滑動窗口建立迭代后的路沿點進行曲線擬合得到完整的路沿信息。最后,本文基于自主設(shè)計的室外清掃無人車平臺,分別對本文改進的激光里程計的建立方法、三維環(huán)境建模的方法以及實時的路沿檢測方法進行實驗,并在實際環(huán)境中對上述方法的實驗結(jié)果進行分析。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文最近點（ICP）配準(zhǔn)算法[7]是通過最小化兩幀點云上的所有點對距離來得到位姿變換的主要方法。該算法重復(fù)迭代兩個步驟，第一個步驟是在一個點集中為另一點集中的每個點找到最近點，第二步驟是使用相應(yīng)的點對估計兩個點集之間的運動Zheng Z[8]等人通過對 ICP 算法的分析，發(fā)現(xiàn)誤差對應(yīng)點對的存在對運行結(jié)果有較大影響。通過將圖像信息融合到改進的算法中，提高 RGB 約束評價標(biāo)準(zhǔn)的飽和度，減少了相應(yīng)的誤差點對，最近鄰點搜索的減少使算法精度提高且效率增加。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文的靜態(tài)數(shù)據(jù)合并到一個參考數(shù)據(jù)集，然后通過只使用靜態(tài)對象的對應(yīng)點對實現(xiàn)相關(guān)匹配算法進行定位，在 13km 的軌跡上，實現(xiàn)了位置約 5 cm 和航線 0.06°的定位標(biāo)準(zhǔn)偏差，具體結(jié)果如圖 1-2 b) 所示。吳學(xué)易[13]通過障礙物聚類分割出靜、動態(tài)障礙物集合，僅保留靜態(tài)障礙物匹配集對無人車位姿變換求解，采用卡爾曼濾波器進行無人車的位姿優(yōu)化更新，算法排除了動態(tài)障礙物的干擾，實現(xiàn)精確的無人車自定位。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP212;TN249;U463.6

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