當(dāng)前智慧城市場(chǎng)景下,無(wú)人飛行器在現(xiàn)代城市環(huán)境中的大規(guī)模應(yīng)用依賴于魯棒的定位,檢測(cè),追蹤模塊。在城市環(huán)境中的精準(zhǔn)定位面臨著定位信號(hào)涌浪,建筑物遮擋,特征信號(hào)重復(fù)等常見(jiàn)問(wèn)題干擾,同時(shí)傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)和追蹤方法也面臨著動(dòng)態(tài)環(huán)境,特征遮擋,距離估算等挑戰(zhàn)。本文針對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的無(wú)人系統(tǒng)在城市環(huán)境中的建圖,定位,檢測(cè),追蹤模塊算法進(jìn)行研究論述。在室外復(fù)雜環(huán)境下使用GPS定位會(huì)出現(xiàn)信號(hào)遮擋,信號(hào)涌浪等一系列的傳統(tǒng)定位問(wèn)題導(dǎo)致定位出現(xiàn)偏差,城市環(huán)境下由于室外障礙物和復(fù)雜的電磁環(huán)境使得對(duì)定位穩(wěn)定性和精度提出了極高的要求。由于實(shí)時(shí)定位與建圖（Simultaneous Localization and Mapping,簡(jiǎn)稱SLAM）與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)局限性,使得他們都不夠魯棒。我們?cè)谖闹刑岢隽艘环N從大規(guī)模城市道路場(chǎng)景中重建高精彩色點(diǎn)云地圖,結(jié)合正態(tài)分布變換（Normal Distribution Transformation,簡(jiǎn)稱NDT）實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位的方法。高精彩色點(diǎn)云地圖同時(shí)可以用于無(wú)人駕駛汽車和無(wú)人機(jī)的感知、定位、自動(dòng)導(dǎo)航和智慧城市管理系統(tǒng)中。高精地圖的應(yīng)用可以在城市場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)的定位,本文針對(duì)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 無(wú)人系統(tǒng)室外定位和障礙物檢測(cè)追蹤研究難點(diǎn)
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.6 本章小結(jié)
第2章 高精彩色點(diǎn)云地圖系統(tǒng)
    2.1 Lidar成像時(shí)刻位姿插值模塊
    2.2 動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)
    2.3 錯(cuò)位重投影
    2.4 本章小結(jié)
第3章 城市場(chǎng)景中基于高精地圖的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)與跟蹤
    3.1 多相機(jī)點(diǎn)云地圖和定位
    3.2 動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)與追蹤
        3.2.1 預(yù)測(cè)階段卡爾曼濾波器濾波
        3.2.2 匈牙利算法匹配
        3.2.3 更新階段卡爾曼濾波
    3.3 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析
    4.1 高精彩色點(diǎn)云地圖系統(tǒng)
        4.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
        4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.2 城市場(chǎng)景中基于高精地圖的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3678129