無人船是一種多種功能于一體的水面人工智能平臺。無人船平臺對環(huán)境感知的需求是多方面的,在低速行進(jìn)執(zhí)行任務(wù)過程中,重要的一點就是目標(biāo)檢測,并能在目標(biāo)檢測基礎(chǔ)上,對目標(biāo)進(jìn)一步進(jìn)行識別和分類,以便進(jìn)行避碰操作或任務(wù)變更。在目前的傳感器中,三維激光雷達(dá)由于其測距精度高、探測范圍較大等優(yōu)點作為本目標(biāo)檢測系統(tǒng)的主要傳感器。因此本文研究的重點是基于安裝在無人船平臺的三維激光雷達(dá)的實時目標(biāo)檢測,并進(jìn)一步擴(kuò)展進(jìn)行目標(biāo)的識別。本文將主要實現(xiàn)周圍環(huán)境信息中目標(biāo)的檢測,為了將目標(biāo)檢測結(jié)果更近一步分析,將根據(jù)根據(jù)目標(biāo)檢測的結(jié)果進(jìn)行識別。目標(biāo)檢測方面首先介紹了采用的Velodyne VLP-16三維激光雷達(dá)傳感器,并對坐標(biāo)校準(zhǔn)的內(nèi)參模型與外參模型進(jìn)行了分析,對激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。然后采用基于柵格地圖的點云處理及目標(biāo)檢測識別方法,將原始三維激光雷達(dá)點云進(jìn)行柵格化,并進(jìn)一步進(jìn)行了屬性判斷。為了減小干擾噪聲,分別進(jìn)行柵格地圖中的懸空點、單點濾除。由于柵格地圖檢測易產(chǎn)生欠分割,采用基于點云梯度分割方法進(jìn)行柵格地圖法的補(bǔ)充,對激光束回波點進(jìn)行梯度分割,為柵格地圖聚類提供有效依據(jù),在聚類后進(jìn)行了目標(biāo)的輪廓特征提取。對于目... 

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 無人船研究發(fā)展的背景與現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)無人船研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外無人船研究現(xiàn)狀
    1.3 三維激光雷達(dá)現(xiàn)狀
    1.4 基于激光雷達(dá)的目標(biāo)檢測
    1.5 基于三維激光雷達(dá)的無人船平臺的環(huán)境感知
    1.6 文章結(jié)構(gòu)
第2章 三維激光雷達(dá)
    2.1 VelodyneVLP-16激光雷達(dá)
    2.2 三維激光雷達(dá)水平、垂直分辨率分析
    2.3 三維激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.1 內(nèi)參模型
        2.3.2 外參模型
        2.3.3 橫縱搖補(bǔ)償
    2.4 本章小結(jié)
第3章 三維激光雷達(dá)的目標(biāo)檢測
    3.1 柵格地圖
        3.1.1 柵格地圖的建立
        3.1.2 三維點云數(shù)據(jù)投影
        3.1.3 柵格屬性判定
        3.1.4 柵格濾波
        3.1.5 基于柵格地圖已有數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測
    3.2 基于點云梯度的目標(biāo)障礙物檢測
        3.2.1 基于掃描線梯度方法的分割
        3.2.2 濾除激光束掃描梯度的誤檢
    3.3 目標(biāo)障礙物聚類
    3.4 提取目標(biāo)輪廓與特征
        3.4.1 提取目標(biāo)輪廓
        3.4.2 目標(biāo)輪廓描述
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于三維激光雷達(dá)的目標(biāo)識別及分類
    4.1 目標(biāo)分類系統(tǒng)架構(gòu)
    4.2 目標(biāo)特征描述
        4.2.1 三維協(xié)方差矩陣的特征值、特征向量與歸一化后的特征值
        4.2.2 回波強(qiáng)度反射率特征與統(tǒng)計值
        4.2.3 高度特征與姿態(tài)性質(zhì)
    4.3 小型目標(biāo)特征
    4.4 SVM分類器
        4.4.1 特征歸一化
        4.4.2 核函數(shù)選擇
        4.4.3 最優(yōu)參數(shù)選擇
    4.5 SVM訓(xùn)練過程
    4.6 本章小結(jié)
第5章 實驗與仿真
    5.1 實驗準(zhǔn)備
    5.2 停泊狀態(tài)下的目標(biāo)檢測
    5.3 低速勻速行進(jìn)狀態(tài)下的目標(biāo)檢測
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表論文和取得科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于3D激光雷達(dá)的無人水面艇海上目標(biāo)檢測[J]. 李小毛,張鑫,王文濤,瞿棟,祝川.  上海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
[2]激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的采集以及處理研究[J]. 魯芬,歐藝文.  激光雜志. 2016(09)

碩士論文
[1]無人船路徑規(guī)劃算法研究[D]. 孟祥杜.天津理工大學(xué) 2017
[2]水下光視覺目標(biāo)檢測與定位系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 萬媛媛.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[3]基于三維激光雷達(dá)的運(yùn)動目標(biāo)實時檢測與跟蹤[D]. 楊飛.浙江大學(xué) 2012
[4]水面無人艇路徑規(guī)劃算法研究[D]. 盧艷爽.哈爾濱工程大學(xué) 2010



本文編號：3679656