隨著人工智能等技術(shù)的興起,無(wú)人駕駛成為未來(lái)汽車(chē)發(fā)展的一個(gè)重要方向。但是,由于制造成本和使用安全性等方面的限制,無(wú)人駕駛車(chē)輛的應(yīng)用與普及仍有很長(zhǎng)的一段路要走。激光雷達(dá)作為無(wú)人駕駛車(chē)輛的主要傳感器,其高昂的價(jià)格是導(dǎo)致無(wú)人駕駛車(chē)輛制造成本高的因素之一。決定行駛車(chē)輛安全的主要技術(shù)之一是可靠、有效的道路障礙物檢測(cè)技術(shù),這一技術(shù)仍沒(méi)有達(dá)到實(shí)用的程度。目前,無(wú)人駕駛領(lǐng)域的相關(guān)研究大多使用高線(xiàn)數(shù)的激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)障礙物檢測(cè)算法,這樣雖然能夠有效提升檢測(cè)性能,但同時(shí)也導(dǎo)致了成本的增加。因此,研究在低成本的激光雷達(dá)上實(shí)現(xiàn)較高準(zhǔn)確率的障礙物檢測(cè)已成為目前無(wú)人駕駛領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。本文設(shè)計(jì)了一種基于激光雷達(dá)多幀數(shù)據(jù)融合的無(wú)人駕駛車(chē)輛障礙物檢測(cè)算法。該算法使用較低成本的16線(xiàn)激光雷達(dá),在激光雷達(dá)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、障礙物檢測(cè)、數(shù)據(jù)集制作等多個(gè)方面進(jìn)行研究,有效提高了障礙物檢測(cè)的效果。本文的主要工作內(nèi)容如下:（1）針對(duì)16線(xiàn)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致障礙物檢測(cè)算法準(zhǔn)確率低的問(wèn)題,本文提出了一種基于慣性測(cè)量單元和動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)的多幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合算法。該算法依據(jù)激光雷達(dá)在實(shí)際過(guò)程中連續(xù)掃描的特點(diǎn),以及無(wú)人駕駛車(chē)輛上普遍裝配的慣性... 

【文章來(lái)源】：華中師范大學(xué)湖北省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１三維激光雷達(dá)點(diǎn)云圖??

？碩士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??，??Ｉ，遽??圖２．２?Ｖｅｌｏｄｙｎｅ激光雷達(dá)（１６線(xiàn)）??激光雷達(dá)作為一種主動(dòng)型傳感器，按照有無(wú)機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件可分為機(jī)械激光雷達(dá)??和固態(tài)激光雷達(dá)。機(jī)械激光雷達(dá)是通過(guò)機(jī)械部件的旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)光束掃描，其特點(diǎn)是掃??描范圍廣，但是設(shè)計(jì)復(fù)雜，掃描頻率較低；而固態(tài)激光雷達(dá)則是利用微機(jī)電系統(tǒng)??（ｍｉｃｒｏ－ｅｌｅｃｔｒｏ－ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ?ｓｙｓｔｅｍ，ＭＥＭＳ）、面陣閃光（Ｆｌａｓｈ）和光學(xué)相控陣（ｏｐｔｉｃａｌ??ｐｈａｓｅｄａｒｒａｙ，?ＯＰＡ）等技術(shù)實(shí)現(xiàn)范圍掃描按照激光線(xiàn)束的數(shù)量可以分為單線(xiàn)激??光雷達(dá)和多線(xiàn)激光雷達(dá)ｔ４５］。單線(xiàn)激光雷達(dá)由于只能同時(shí)發(fā)射和接收一束激光，所以??只能在一個(gè)面上掃描，其價(jià)格較低、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、使用方便，多用于二維建圖和避障；??多線(xiàn)激光雷達(dá)則是指同時(shí)發(fā)射及接收多束激光的激光旋轉(zhuǎn)測(cè)距雷達(dá)，目前市面上主??要有１６線(xiàn)、３２線(xiàn)、６４線(xiàn)（如圖２．２所示）等幾種規(guī)格。線(xiàn)數(shù)越多成本越高，掃描??到的環(huán)境信息也相對(duì)更加豐富，目前無(wú)人駕駛領(lǐng)域多使用此類(lèi)激光雷達(dá)。表２．１為??本文使用的Ｖｅｌｏｄｙｎｅ?１６線(xiàn)激光雷達(dá)主要性能參數(shù)。??表２．１?Ｖｅｌｏｄｙｎｅ?１６線(xiàn)激光雷達(dá)參數(shù)表??參數(shù)?數(shù)值??重量?０．８４０ｋｇ??尺寸?直徑１０９ｍｍ＊高度８２．７ｍｍ??通訊接口?ＥＩＡ／ＴＩＡ５６８標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)接口??通道?］６ＴＯＦ法測(cè)距〗６通道??角度范圍?水平０－３６０°，垂直±１５°??測(cè)距范圍?２０ｃｍ￣１５０ｍ??角度分辨率?垂直方向２°，水平方向??測(cè)距分辨率?０．０９。（５Ｈｚ）?－０．３６。（２０Ｈｚ）??轉(zhuǎn)速?３

士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??２．１．２慣性測(cè)量單元介紹??慣性測(cè)量單元（丨ｎｃｒｔｉａ丨ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｕｎｉｔ，ＩＭＵ）是測(cè)量物體三軸姿態(tài)州（或速??率）以及加速度的裝置。通常一個(gè)ＩＭＵ包含三個(gè)單軸的加速度計(jì)和三個(gè)單軸的陀螺，??一些９軸ＩＭＵ還包括三軸磁力計(jì)，加速度計(jì)檢測(cè)物體在載體坐標(biāo)系獨(dú)立三軸的加??速度信號(hào)，而陀螺檢測(cè)載體相對(duì)于導(dǎo)航坐標(biāo)系的角速度信號(hào)，即ＩＭＵ可測(cè)量物體在??三維空間中的角速度和加速度，并以此解算出物體的姿態(tài)［４６］。??吸??圖２．３?ＸＷ－Ｇ６６１５導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)物圖??本文的位姿測(cè)量傳感器采用了星網(wǎng)宇達(dá)公司的ＸＷ－Ｇ６６１５導(dǎo)航系統(tǒng)（實(shí)物圖如??圖２．３所示），它是一款利用多傳感器結(jié)合技術(shù)，將衛(wèi)星定位與慣性測(cè)量進(jìn)行了結(jié)合??的組合導(dǎo)航產(chǎn)品，具有全天候、高精度、高效率、應(yīng)用廣泛等優(yōu)點(diǎn)。另外，由于衛(wèi)??星容易受樹(shù)木、建筑物等的影響，使得衛(wèi)星失鎖，精度降低，該產(chǎn)品可以利用配置??的ＭＥＭＳ陀螺和加速度計(jì)，借助新一代的精準(zhǔn)標(biāo)定技術(shù)及多傳感器融合技術(shù)提高??系統(tǒng)的精確性。ＸＷ－Ｇ６６１５導(dǎo)航系統(tǒng)主要技術(shù)參數(shù)如表２．２所示。??表２．２ＸＷ－Ｇ６６１５導(dǎo)航系統(tǒng)主要技術(shù)參數(shù)表??參數(shù)?數(shù)值??０．１。（丨ＧＮＳＳ／ＢＤ信號(hào)良好，基線(xiàn)長(zhǎng)度之２ｎｉ）??航向?、＿?ｉ??０．１°?（單天線(xiàn)，速度＞１０ｍ／ｓ，信號(hào)良好）??姿態(tài)?０．１°?（ｌｏ，?ＧＮＳＳ／ＢＤ信號(hào)良好）??５ｍ?（ｌａ）（單點(diǎn)定位）；??位置??２ｃｍ＋ｌｐｐｍ?（ＣＥＰ）?（ＲＴＫ）??數(shù)據(jù)頻率?ｌＨｚ／５Ｈｚ／１０Ｈｚ／１００Ｈｚ?（可調(diào)）??接?口方式?ＲＳ－２３２／ＲＳ－４２２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)讀天下[J].   時(shí)事報(bào)告. 2020(02)
[2]基于KDTree樹(shù)和歐式聚類(lèi)的越野環(huán)境下行人識(shí)別的研究[J]. 范晶晶,王力,褚文博,羅禹貢.  汽車(chē)工程. 2019(12)
[3]無(wú)人駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 張茜.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(18)
[4]固態(tài)激光雷達(dá)研究進(jìn)展[J]. 陳敬業(yè),時(shí)堯成.  光電工程. 2019(07)
[5]基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛小車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 楊梓謙,李思琦,段志剛.  電子測(cè)試. 2019(14)
[6]無(wú)人駕駛汽車(chē)的發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J]. 姜允侃.  微型電腦應(yīng)用. 2019(05)
[7]無(wú)人駕駛汽車(chē)及其發(fā)展[J]. 宋飛揚(yáng).  中國(guó)高新科技. 2019(05)
[8]無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與建議淺談[J]. 李持生.  山東工業(yè)技術(shù). 2019(04)
[9]探究無(wú)人駕駛汽車(chē)的發(fā)展趨勢(shì)[J]. 蘇昶瑋.  通訊世界. 2019(02)
[10]三維激光雷達(dá)在無(wú)人車(chē)環(huán)境感知中的應(yīng)用研究[J]. 張銀,任國(guó)全,程子陽(yáng),孔國(guó)杰.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(13)

博士論文
[1]無(wú)人駕駛汽車(chē)動(dòng)態(tài)障礙物避撞關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 黃如林.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]基于三維激光雷達(dá)的無(wú)人駕駛車(chē)輛環(huán)境建模關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 劉健.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于時(shí)空融合的激光雷達(dá)障礙物檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤[D]. 張佳鵬.浙江大學(xué) 2019
[2]廠(chǎng)區(qū)電動(dòng)巡邏車(chē)無(wú)人駕駛測(cè)控系統(tǒng)研究[D]. 杜亮.安徽理工大學(xué) 2019
[3]基于ICP算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)研究[D]. 朱琛琛.鄭州大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3616744