本文選題：無人水面艇 + 激光雷達(dá)��； 參考：《上海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：無人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)實現(xiàn)自主導(dǎo)航避障需要實時感知周圍的環(huán)境信息,檢測出威脅無人水面艇航行的障礙物,而3D激光雷達(dá)在無人系統(tǒng)障礙檢測中起重要作用.提出了一種基于3D激光雷達(dá)的障礙檢測算法,即將一個周期內(nèi)的3D激光點云投影到2.5D柵格地圖中,對障礙物進(jìn)行聚類分割;對柵格中的原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,表示為橢圓障礙物.而多幀激光數(shù)據(jù)采用最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)識別出其中的動態(tài)障礙物,并用卡爾曼濾波實時跟蹤.基于電子海圖的仿真激光數(shù)據(jù)驗證了該方法在無人水面艇障礙檢測中的有效性.
[Abstract]:Unmanned surface vehicle (USV) for autonomous navigation and obstacle avoidance needs to perceive the surrounding environmental information in real time and detect obstacles that threaten the navigation of unmanned water craft, while 3D lidar plays an important role in the obstacle detection of unmanned system. An obstacle detection algorithm based on 3D lidar is proposed. The 3D laser point cloud in a period is projected into 2.5D raster map, then the obstacle is clustered and segmented, and the original point cloud data in the grid is extracted. Represents an elliptical obstacle. The most nearest neighbor data association is used to identify the dynamic obstacles in the multi-frame laser data, and the Kalman filter is used to track the dynamic obstacles in real time. Simulation laser data based on electronic chart verify the effectiveness of this method in obstacle detection of unmanned surface craft.
【作者單位】： 上海大學(xué)機電工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61673254) 上海市自然科學(xué)基金資助項目(13ZR1454300) 上海市科委能力建設(shè)資助項目(14500500400)
【分類號】：TN958.98

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1877182