本文關(guān)鍵詞：基于多激光雷達(dá)與組合特征的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境負(fù)障礙物檢測(cè)　出處：《機(jī)器人》2017年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下自主式地面車輛(ALV)的負(fù)障礙物檢測(cè)問(wèn)題,提出一種基于多激光雷達(dá)與組合特征的方法.首先,設(shè)計(jì)了一種具有互補(bǔ)能力的多激光雷達(dá)安裝方式.其次,提出了基于幅向局部凸性和后沿壁局部密集特征的64線雷達(dá)負(fù)障礙物特征點(diǎn)對(duì)檢測(cè)方法,以及基于徑向距離跳變和后沿壁局部密集特征的32線雷達(dá)負(fù)障礙物特征點(diǎn)對(duì)檢測(cè)方法.進(jìn)而從負(fù)障礙物的時(shí)空融合角度,采用貝葉斯法則對(duì)多傳感器多幀特征點(diǎn)對(duì)進(jìn)行融合,然后采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)對(duì)融合后的特征點(diǎn)對(duì)進(jìn)行聚類與過(guò)濾.最后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化,提取負(fù)障礙物柵格.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法在非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜地形環(huán)境下具有良好的負(fù)障礙物檢測(cè)性能.
[Abstract]:Aiming at the negative obstacle detection problem of autonomous ground vehicle (ALV) in unstructured environment, a method based on multi-lidar and combined features is proposed. A complementary multi-lidar installation method is designed. Secondly, a method for detecting the negative obstacle feature pairs of 64-line radar based on the local convexity of amplitude and the local density of the back wall is proposed. And the detection method of 32 lines radar negative obstacle feature point pair based on radial distance jump and local dense feature of the back wall, and then from the angle of space-time fusion of negative obstacle. Bayesian rule is used to fuse multi-sensor multi-frame feature point pairs. Then use DBSCANs (. Density-based spatial clustering of applications with. Clustering and filtering are carried out on the fused feature pairs. Finally, the data is rasterized. The experimental results show that this method has good negative obstacle detection performance in unstructured complex terrain environment.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)智能機(jī)器人研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61473154,61371040,61373063,91420201) 國(guó)家裝備預(yù)研領(lǐng)域基金(6140312010101)
【分類號(hào)】：TN958.98;TP242
【正文快照】： 1引言(Introduction)環(huán)境感知技術(shù)是ALV在室外環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù).非結(jié)構(gòu)化環(huán)境[1]中存在著陷坑、壕溝等低于地面且嚴(yán)重影響ALV安全行駛的負(fù)障礙物.因此準(zhǔn)確可靠的負(fù)障礙物檢測(cè)成為在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下ALV環(huán)境感知技術(shù)的重要組成部分.Matthies等人[2]提出基于熱紅外圖

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1 祝世京;陳s，

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