隨著城市的發(fā)展,道路交通環(huán)境愈發(fā)惡化,車輛智能化成為必然的發(fā)展趨勢,各種傳感器作為智能化進(jìn)程中不可或缺的助力,他們的選擇與應(yīng)用也至關(guān)重要。激光雷達(dá)利用激光束的發(fā)射和接收,可以返回大量的數(shù)據(jù)值,具有很高的角度分辨率與測距精度,在智能汽車中可以實現(xiàn)目標(biāo)的檢測、識別、分類與跟蹤等需求,可以說,激光雷達(dá)是車輛智能化產(chǎn)業(yè)的強(qiáng)大助力。隨著汽車智能化的功能對安全性的需求愈加重視,功能的開發(fā)和驗證變得越來越困難。這個問題的解決方案是構(gòu)建虛擬模型,在仿真環(huán)境下,利用激光雷達(dá)的虛擬模型進(jìn)行智能車輛開發(fā)。另一方面,從激光雷達(dá)的應(yīng)用角度來講,其價格昂貴,受環(huán)境影響較大,所以我們可以通過激光雷達(dá)的模型研究其探測機(jī)理,分析影響激光雷達(dá)探測與成像的因素,更加的方便快捷。本文研究包括激光雷達(dá)點(diǎn)云的生成方式與影響點(diǎn)云生成的因素,然后在仿真環(huán)境中,利用其模型進(jìn)行車輛智能化的相關(guān)研究。首先根據(jù)激光雷達(dá)的探測機(jī)理,分析影響探測的因素,具體分析激光衰減方程與物理噪點(diǎn)產(chǎn)生原因;依據(jù)激光雷達(dá)的探測機(jī)理、激光的物理遮擋與反射性質(zhì),模擬點(diǎn)云的生成;結(jié)合影響激光雷達(dá)探測的因素,建立影響點(diǎn)云生成的物理衰減模型與雨滴噪點(diǎn)模型。主要研究內(nèi)容如... 

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 發(fā)展與應(yīng)用背景
        1.1.1 國內(nèi)外激光雷達(dá)的發(fā)展
        1.1.2 激光雷達(dá)在智能車上的應(yīng)用背景
    1.2 建模研究現(xiàn)狀與意義
        1.2.1 研究意義
        1.2.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容
第2章 激光雷達(dá)探測的機(jī)理與影響因素分析
    2.1 激光雷達(dá)的基本組成
    2.2 激光雷達(dá)的探測機(jī)理與衰減分析
        2.2.1 探測機(jī)理
        2.2.2 探測衰減機(jī)理分析
    2.3 衰減機(jī)理的表示
        2.3.1 衰減系數(shù)與最遠(yuǎn)探測距離關(guān)系
        2.3.2 大氣分子對激光的吸收和散射
        2.3.3 大氣氣溶膠對激光的吸收和散射
        2.3.4 衰減系數(shù)的表示
    2.4 探測噪點(diǎn)產(chǎn)生的機(jī)理分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 激光雷達(dá)的理想點(diǎn)云模型與物理衰減模型
    3.1 理想點(diǎn)云模型的幾何表示
        3.1.1 目標(biāo)的幾何表示
        3.1.2 目標(biāo)表面的遮擋判斷
        3.1.3 激光束與理想點(diǎn)云的生成
        3.1.4 點(diǎn)云生成的模擬驗證
    3.2 雨雪霧天氣的衰減模型
        3.2.1 雨天激光雷達(dá)的衰減
        3.2.2 雪天激光雷達(dá)的衰減
        3.2.3 霧天激光雷達(dá)的衰減
    3.3 衰減模型的驗證
        3.3.1 衰減模型的數(shù)據(jù)驗證
        3.3.2 添加衰減模型的模擬目標(biāo)點(diǎn)云生成
    3.4 本章小結(jié)
第4章 激光雷達(dá)的雨滴噪點(diǎn)模型
    4.1 雨滴噪點(diǎn)概率表示
        4.1.1 掃描到雨滴的概率
        4.1.2 雨滴噪點(diǎn)的確定條件
    4.2 雨滴噪點(diǎn)概率的計算
        4.2.1 蒙特卡洛方法與雨滴尺度模擬
        4.2.2 雨滴噪點(diǎn)概率與期望的求解
        4.2.3 雨滴噪點(diǎn)概率的推廣驗證
    4.3 雨滴噪點(diǎn)模型的模擬
        4.3.1 雨滴及噪點(diǎn)的位置模擬
        4.3.2 噪點(diǎn)的點(diǎn)云生成
    4.4 各模型的點(diǎn)云對比驗證
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于激光雷達(dá)模型的ACC仿真設(shè)計
    5.1 點(diǎn)云的處理與仿真軟件的介紹
        5.1.1 點(diǎn)云的分割與歐氏聚類
        5.1.2 卡爾曼目標(biāo)跟蹤
        5.1.3 仿真軟件介紹與激光雷達(dá)模型的添加
        5.1.4 不同天氣下激光雷達(dá)模型測試
    5.2 自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的設(shè)計
        5.2.1 穩(wěn)態(tài)跟隨車間距特性
        5.2.2 跟車模式的上層決策
        5.2.3 速度跟隨模式的上層決策
        5.2.4 模式的切換
    5.3 理想天氣下仿真實驗
        5.3.1 實驗場景的設(shè)計
        5.3.2 晴朗天氣下仿真實驗結(jié)果與分析
    5.4 雨雪天氣下仿真實驗
        5.4.1 考慮雨天噪點(diǎn)的ACC實驗
        5.4.2 考慮霧天衰減的ACC實驗
        5.4.3 仿真實驗總結(jié)
    5.5 本章小結(jié)
第6章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號：3657485