針對(duì)探測(cè)器在地外星體表面軟著陸過程中的障礙物識(shí)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(shí)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(duì)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(kù)PCL （point cloud library）對(duì)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(duì)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(shí)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(cè)輪廓提取
4 基于激光三維點(diǎn)云的精確障礙物識(shí)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
[1]世界月球探測(cè)的發(fā)展回顧與展望[J]. 盧波.  國(guó)際太空. 2019(01)
[2]激光雷達(dá)的應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 趙一鳴,李艷華,商雅楠,李靜,于勇,李涼海.  遙測(cè)遙控. 2014(05)
[3]嫦娥三號(hào)自主避障軟著陸控制技術(shù)[J]. 張洪華,梁俊,黃翔宇,趙宇,王立,關(guān)軼峰,程銘,李驥,王鵬基,于潔,袁利.  中國(guó)科學(xué):技術(shù)科學(xué). 2014(06)
[4]嫦娥三號(hào)著陸器動(dòng)力下降的制導(dǎo)導(dǎo)航與控制[J]. 張洪華,關(guān)軼峰,黃翔宇,李驥,趙宇,于萍,張曉文,楊巍,梁俊,王大軼.  中國(guó)科學(xué):技術(shù)科學(xué). 2014(04)
[5]月球軟著陸過程高精度自主導(dǎo)航避障方法[J]. 王大軼,李驥,黃翔宇,張洪華.  深空探測(cè)學(xué)報(bào). 2014(01)
[6]一種新的點(diǎn)云平面混合分割方法[J]. 閆利,謝洪,胡曉斌,鮑秀武.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2013(05)
[7]基于單幅圖片的相機(jī)完全標(biāo)定[J]. 李竹良,趙宇明.  計(jì)算機(jī)工程. 2013(11)
[8]改進(jìn)的K均值聚類紅外目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 姜斌,石峰,崔東旭,張鵬輝,袁軼慧,張俊舉.  應(yīng)用光學(xué). 2012(04)
[9]機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)高精度點(diǎn)云生成研究[J]. 吳文升,何軍,劉祎,裴海龍.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2012(04)
[10]深空探測(cè)自主導(dǎo)航技術(shù)綜述[J]. 李俊峰,崔文,寶音賀西.  力學(xué)與實(shí)踐. 2012(02)



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