多傳感器數(shù)據(jù)融合以及環(huán)境地形估計是無人車實現(xiàn)自主導(dǎo)航的重要基礎(chǔ)。本文對基于徑向基核函數(shù)的環(huán)境地形估計方法進行了研究。采用了變尺度核函數(shù)模板和柵格地圖相結(jié)合的方法,解決了地面上激光點云隨探測距離增加而密度分布不均勻的問題,同時避免了地面突兀桿狀物對估計結(jié)果的不利影響,并能夠為后續(xù)自主導(dǎo)航算法提供顯式地形圖。本文采用的點云分層方法對懸空障礙物進行處理,提高了對涵洞、樹木估計的準(zhǔn)確性。利用VoxelGrid濾波器對點云進行濾波,使點云分布更加合理,提高算法運行效率,能夠?qū)崟r處理。針對無人車應(yīng)用環(huán)境,在所構(gòu)建的無人車車載3D激光雷達、全景視覺和GPS-INS組合感知系統(tǒng)上,本文利用GPS-INS返回的無人車位置、姿態(tài)信息對點云進行配準(zhǔn)并進行運動路徑點云補償,改善了無人車姿態(tài)變化對結(jié)果的不利影響,有效補償了單幀點云中大部分的盲區(qū)。本文利用全景視覺傳感器返回的環(huán)境色彩信息,結(jié)合3D點云的位置和深度信息,按照色彩飽和度、色調(diào)、地面點可能性、地面法向量和表面粗糙度五個方面對典型地形特征進行模糊分類,實現(xiàn)了對地形特征的估計�；谝陨戏椒�,使無人車能夠利用多傳感器進行實時地形估計。最后,本文利用Vrep軟件對無人車系統(tǒng)進行建模,在與ROS搭建了交互式仿真系統(tǒng)中進行了仿真實驗。又進行了實際跑車試驗,提出的地形估計算法均得到了有效驗證。
【學(xué)位單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TP391.41;TN249
【部分圖文】：

圖 1.8 谷歌首輛全功能無人駕駛汽車 圖 1.9AudiA7 piloted driving concept國的無人駕駛技術(shù)研究在上個世紀(jì) 80 年代開始進行，國防大學(xué)在 2011 研究的 HQ3 無人車首次完成從長沙到武漢高速全程無人駕駛實驗。實完成了自主超車，復(fù)雜天氣情況行駛，最高時速 110km/h。近幾年，國一汽、上汽、廣汽、北汽、吉利、比亞迪、長安以及百度等企業(yè)均已開

我國的無人駕駛技術(shù)研究在上個世紀(jì) 80 年代開始進行，國防大學(xué)在 2011 年 7 月利用其研究的 HQ3 無人車首次完成從長沙到武漢高速全程無人駕駛實驗。實驗中，無人車完成了自主超車，復(fù)雜天氣情況行駛，最高時速 110km/h。近幾年，國內(nèi)汽車廠商中一汽、上汽、廣汽、北汽、吉利、比亞迪、長安以及百度等企業(yè)均已開始無人汽車的研發(fā)和應(yīng)用。自 2009 年起，國家自然基金委員會每年組織一次“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”，至2014 年已成功舉辦六屆。全國多家科研機構(gòu)和高校同臺競技，為推進與提升我國在視覺聽覺信息處理的整體研究實力，促進我國無人自動駕駛汽車研發(fā)技術(shù)的原始創(chuàng)新做出了積極貢獻。比賽包括城市、鄉(xiāng)村道路等環(huán)境，要求參賽車輛完成規(guī)定路線行駛，交通標(biāo)線識別、交通燈識別、避讓行人、自動泊車入位等任務(wù)。軍事交通學(xué)院、國防科技大學(xué)、北京聯(lián)合大學(xué)、北京理工大學(xué)等科研單位均參與了該項賽事并取得優(yōu)異成績(圖 1.10)。

出的各種各樣的形態(tài)稱之為地形，具體指固定性物體在地及各種形態(tài)。在高速公路、城市環(huán)境、鄉(xiāng)村鋪裝道路等結(jié)平緩、規(guī)則，障礙物與可通行區(qū)域的區(qū)分度較為顯著。并線、交通標(biāo)志、交通指示燈、GIS 地圖等信息作為自主導(dǎo)單，弱化了環(huán)境地形重建和估計的作用。對于野外(地形，由于缺乏顯著的結(jié)構(gòu)化環(huán)境標(biāo)志物，障礙物和可通行區(qū)性能有關(guān)。因此，野外環(huán)境的自主導(dǎo)航非常依賴環(huán)境地形用激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)對地形進行建模是環(huán)境地形估計能夠發(fā)射激光束獲取地形面到傳感器之間直接而準(zhǔn)確的深維信息，激光點云在描述地形方面更具優(yōu)勢。本文也采用信息來源，同時，利用視覺信息、GPS-INS 定位和姿態(tài)信形估計任務(wù)。
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本文編號：2843380