針對探測器在地外星體表面軟著陸過程中的障礙物識別問題,提出了一種融合三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)與灰度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行精確障礙物識別的方法;首先利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將灰度圖像與三維點(diǎn)云歸一化到同一坐標(biāo)系下,實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的融合;然后采用改進(jìn)K均值聚類算法對預(yù)處理后灰度圖像進(jìn)行圖像分割,生成光學(xué)障礙圖;最后利用開源庫PCL （point cloud library）對激光雷達(dá)生成的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,采用隨機(jī)采樣一致性算法提取著陸區(qū)地形水平面,對去除水平面后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云分割,分離出突起物、凹坑等障礙物,并通過激光雷達(dá)與相機(jī)轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系,投影到像平面,生成最終障礙圖。 

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 方法概述
2 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)的融合
    2.1 坐標(biāo)系定義及相機(jī)內(nèi)參
    2.2 激光雷達(dá)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換矩陣
3 基于灰度圖像的障礙物識別
    3.1 圖像預(yù)處理
    3.2 基于改進(jìn)K均值聚類的灰度圖像分割
    3.3 邊緣檢測輪廓提取
4 基于激光三維點(diǎn)云的精確障礙物識別
    4.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.2 地形水平面提取
    4.3 點(diǎn)云分割
5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備
    5.2 結(jié)果分析
6 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3659825