近些年,人工智能迅速發(fā)展,無(wú)人駕駛是人工智能與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合,受到了廣泛的關(guān)注。無(wú)人駕駛汽車(chē)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),其關(guān)鍵技術(shù)包含感知、定位、決策、規(guī)劃及控制。其中,定位是實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛汽車(chē)自主導(dǎo)航及決策規(guī)劃的重要基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的定位方案多基于GNSS、IMU等設(shè)備。其中,GNSS定位受環(huán)境遮擋影響嚴(yán)重,難以在城市環(huán)境下取得高精度的定位效果;IMU定位存在累積漂移的問(wèn)題,隨著時(shí)間的延長(zhǎng),定位精度會(huì)下降。近些年,隨著三維激光雷達(dá)及相機(jī)等視覺(jué)傳感器的發(fā)展及應(yīng)用,為定位研究提供了新的思路。一方面可以通過(guò)SLAM方式同步完成定位與地圖測(cè)繪,另一方面可以基于已有地圖完成定位。定位中使用的三維地圖多采用測(cè)繪級(jí)激光雷達(dá)配合GNSS或IMU等定位設(shè)備獲得。但測(cè)繪級(jí)激光雷達(dá)價(jià)格昂貴,使用門(mén)檻較高。三維實(shí)時(shí)激光雷達(dá)價(jià)格較測(cè)繪級(jí)激光雷達(dá)便宜,能夠獲得環(huán)境的三維數(shù)據(jù),測(cè)距精度受環(huán)境光影響較小,但點(diǎn)云較測(cè)繪級(jí)激光雷達(dá)明顯稀疏。相機(jī)能夠獲取環(huán)境的二維圖像,包含色彩、明暗等數(shù)據(jù),細(xì)節(jié)豐富,但成像受環(huán)境影響較大,且難以直接從單目相機(jī)圖像數(shù)據(jù)中提取距離信息。本文研究依托于吉林大學(xué)機(jī)器人研究組項(xiàng)目,傳感器采用三維實(shí)時(shí)激光雷達(dá)及相機(jī),...

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 引言
    2.2 三維剛體變換
    2.3 相機(jī)成像幾何
    2.4 粒子群優(yōu)化算法
    2.5 三維地圖測(cè)繪
    2.6 特征地圖
    2.7 定位算法
    2.8 本章小結(jié)
第3章 視覺(jué)定位關(guān)鍵算法
    3.1 引言
    3.2 多激光雷達(dá)標(biāo)定
        3.2.1 點(diǎn)云匹配點(diǎn)對(duì)構(gòu)建方式
        3.2.2 優(yōu)化求解算法
    3.3 激光雷達(dá)與相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定
        3.3.1 二維特征提取
        3.3.2 三維特征提取
        3.3.3 聯(lián)合標(biāo)定求解
    3.4 三維地圖測(cè)繪
        3.4.1 三維特征提取
        3.4.2 里程計(jì)
        3.4.3 后端優(yōu)化與建圖
    3.5 特征地圖生成
    3.6 基于地圖的定位算法
        3.6.1 單幀特征圖生成
        3.6.2 二維定位
        3.6.3 三維定位
    3.7 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)配置
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.2.1 多激光雷達(dá)標(biāo)定
        4.2.2 激光雷達(dá)與相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定
        4.2.3 三維地圖測(cè)繪
        4.2.4 特征地圖生成
        4.2.5 基于地圖的定位算法
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3845075