近年來,隨著激光掃描測量技術的快速發(fā)展,其在數(shù)字城市、災害監(jiān)測、海岸工程、林業(yè)調(diào)查等方面具有非常廣闊的應用前景。高精度的激光測量對位姿的精度要求比較高,需要有高精度的定位算法支持。同步定位和地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)理論的發(fā)展打破了傳統(tǒng)定位方式的局限性,充分發(fā)揮了傳感器的自身優(yōu)勢,達到了良好的定位和環(huán)境構建效果。隨著SLAM理論在激光掃描測量領域的應用,激光掃描測量技術的測繪精度得到了很大的提高,因此激光SLAM技術也越來越受到重視。本文設計與實現(xiàn)了一套高自主性的激光掃描系統(tǒng)(簡稱LIDAR系統(tǒng)),并且對激光SLAM技術進行研究,在LIDAR系統(tǒng)中利用激光SLAM技術完成較高精度的定位和構建三維點云測繪圖的任務,本文主要研究內(nèi)容如下:(1)根據(jù)課題需求設計的三維激光掃描系統(tǒng)實現(xiàn)了激光、慣性測量單元(IMU)數(shù)據(jù)的實時同步采集,并在地面工作站中完成對三維點云的顯示、存儲、濾波以及一系列算法處理工作。(2)本文設計了基于SLAM的三維激光測量技術的基本框架,然后根據(jù)激光SLAM理論的基本模塊制定了LIDAR系統(tǒng)的激光SLAM算法步驟。本文針對點云模型介紹了基于平滑度參數(shù)的點云特征提取方法的優(yōu)勢,通過對系統(tǒng)的運動分析,實現(xiàn)了基于Levenberg-Marquardt的里程計估計和地圖匹配優(yōu)化方案,最后通過多個實驗分析基于Levenberg-Marquardt的激光SLAM算法的優(yōu)勢與不足。(3)針對基于Levenberg-Marquardt的激光SLAM算法在姿態(tài)快速變化情況下的不足,本文利用IMU對其進行優(yōu)化,設計并實現(xiàn)了基于擴展卡爾曼濾波和加權融合的數(shù)據(jù)融合方法,對估計姿態(tài)進行優(yōu)化,最后通過實驗數(shù)據(jù)分析其對基于LevenbergMarquardt的激光SLAM算法的改善作用。本文所設計的基于融合IMU激光SLAM算法的三維激光測量技術在實際課題項目中得到應用,其測量精度符合項目需求,誤差小于5厘米。
【學位單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN249
【部分圖文】：

第二章 LIDAR 系統(tǒng)的設計與實現(xiàn) Velodyne 公司的小型三維激光掃描儀 VLP-16 P掃描距離在 1 至 100 米之間，重量僅有 590 克，于小型移動平臺。該掃描儀由 16 線激光通道組垂直視角一共為±15°，保證了反射點分布的均勻部件勻速帶動激光通道旋轉，水平旋轉角為 360°，采集速率為 30 萬點/秒。設備內(nèi)置支持 RJ45 和通信接口，保證了數(shù)據(jù)的實時性和吞吐量。VLP、強度反射率、掃描角和時間戳等信息組成，支8 字節(jié)，數(shù)據(jù)包發(fā)送頻率為 754Hz，每個 UDP 數(shù)包含 16 線激光通道采集的數(shù)據(jù)，即一個數(shù)據(jù)包最圖如圖 2-2 所示。

圖 2-3ADIS16480 實物L系統(tǒng)與數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)之間的關重要。本系統(tǒng)選取了 NaDDL 無線傳輸模塊支持點對約為 16 公里，具有高帶寬（核心板體積為 2cm*1.5cm括 RS485，RS422、RS232 和LIDAR 系統(tǒng)中，需要建立數(shù)L 無線傳輸模塊來實現(xiàn)遠距個以實體裝置的形式通過網(wǎng)

圖 2-3ADIS16480 實物輸模塊 Nano DDL塊作為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)之間的橋梁，承擔著穩(wěn)作，其可靠性至關重要。本系統(tǒng)選取了 Nano 公司的 Nano -4 所示。Nano DDL 無線傳輸模塊支持點對點、點對多點兩定傳輸距離最大約為 16 公里，具有高帶寬（最高可達 12M重量輕、體積�。ê诵陌弩w積為 2cm*1.5cm*0.5cm）的特點。該模塊接口包括 RS485，RS422、RS232 和一個 100Mbps 以本文所設計的 LIDAR 系統(tǒng)中，需要建立數(shù)據(jù)采集端和地面要使用一對 DDL 無線傳輸模塊來實現(xiàn)遠距離通信，其中一據(jù)采集端，另一個以實體裝置的形式通過網(wǎng)線直接與地面工

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 何婧;吳躍;楊帆;尹春雷;周維;;基于KD樹和R樹的多維云數(shù)據(jù)索引[J];計算機應用;2014年11期

2 李臻立;劉濤;劉鐵;張佐星;張雅琴;;無人機載LiDAR系統(tǒng)減震系統(tǒng)設計及誤差分析[J];湖北電力;2014年02期

3 聶鵬;李佩華;李正強;鄭旺;宋平;;基于卡爾曼濾波的小型無人機姿態(tài)估計算法研究[J];沈陽航空航天大學學報;2013年06期

4 趙璐璐;耿國華;李康;何阿靜;;基于SURF和快速近似最近鄰搜索的圖像匹配算法[J];計算機應用研究;2013年03期

5 杜小燕;姜曉峰;郝傳剛;王玉梅;;點云模型的雙邊濾波去噪算法[J];計算機應用與軟件;2010年07期

6 李曉天;張鐵強;張勝勇;南寶江;郭曉東;;基于激光三角法的小物體尺寸測量及三維重構系統(tǒng)[J];光學儀器;2008年06期

7 朱林華;蔡勇;;一種節(jié)省內(nèi)存的點云中K最近鄰算法[J];兵工自動化;2008年07期

8 董洪偉;;求k鄰域的體素柵格算法研究[J];計算機工程與應用;2007年21期

9 吳劍煌;劉偉軍;王天然;王華兵;;點采樣曲面的曲率估計[J];儀器儀表學報;2006年12期

10 歐陽俊華;;近距離三維激光掃描技術[J];紅外;2006年03期

相關博士學位論文 前3條

1 張光華;全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)輔助與增強定位技術研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

2 胡銳;慣性輔助GPS深組合導航系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D];南京理工大學;2010年

3 武星;視覺導航的輪式移動機器人運動控制技術研究[D];南京航空航天大學;2010年

相關碩士學位論文 前7條

1 張思航;服務機器人二維激光里程計構建及自主導航[D];大連理工大學;2016年

2 王守寬;基于MEMS低成本微型捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)研究[D];北京理工大學;2016年

3 熊艷;移動機器人激光導航系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D];重慶郵電大學;2016年

4 李恒星;激光雷達點云特征分析與數(shù)據(jù)分割[D];西安電子科技大學;2014年

5 孫正林;三維激光掃描點云數(shù)據(jù)濾波方法研究[D];中南大學;2011年

6 秦軍;Runge-Kutta法在求解微分方程模型中的應用[D];安徽大學;2010年

7 徐尚;三維點云數(shù)據(jù)拼接與精簡技術的研究[D];中國海洋大學;2009年

本文編號：2834183