【摘 要】
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在自动驾驶的研究中,激光雷达正越来越受到大家的青睐。机械式激光雷达具有360°的检测范围,经常被用来实现环境感知;固态激光雷达虽然视场角有限,但点云密度集中,且价格较为便宜,非常适合作为点云补强设备。多激光雷达组合使用已经成为了很多自动驾驶汽车的主流感知方案,这种方案使感知视野变得更广阔,可以为车辆带来更多的点云信息,去除遮挡,达到提升环境感知可靠性、鲁棒性的目的。本文以一辆无人驾驶巴士为实验平台
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在自动驾驶的研究中,激光雷达正越来越受到大家的青睐。机械式激光雷达具有360°的检测范围,经常被用来实现环境感知;固态激光雷达虽然视场角有限,但点云密度集中,且价格较为便宜,非常适合作为点云补强设备。多激光雷达组合使用已经成为了很多自动驾驶汽车的主流感知方案,这种方案使感知视野变得更广阔,可以为车辆带来更多的点云信息,去除遮挡,达到提升环境感知可靠性、鲁棒性的目的。本文以一辆无人驾驶巴士为实验平台,采用机械式激光雷达与固态激光雷达融合的方案实现在该平台的环境检测任务。本文提出了一种全自动的点云配准方案。首先利用提取后的共同特征进行初始化求解,并通过最小化非线性成本函数进行解的优化,之后对它们进行时间同步与去畸变,实现多激光雷达间的数据融合。本文的全自动标定方法无需人工初始化,且完全不依赖额外的传感器。经过实验,该方法能够成功实现快速、稳定、可靠的高精度配准,角度误差与距离误差分别小于0.01rad和0.02m。利用融合后的点云数据通过滤波等操作对点云数据进行裁剪,去除干扰点以及降低点云的数量。本文利用RANSAC算法实现地面点与非地面点的分离,在此过程中,本文对此算法进行了网格化预分割与加速迭代结果判断的优化。随后对非地面点采用欧氏聚类,并对该算法进行了区域预分割、动态聚类阈值检测和区域边界二次拟合的优化。经过实验,本文的方案能够解决远端地面分离不全,低矮坡面无法识别的问题,解决了障碍物聚类近远端检测效果不一致,目标易分裂以及漏检的问题。成功实现了快速、稳定、可靠的障碍物检测,其中检测准确率与检测耗时分别为95.52%与约100ms。本文的研究实现了多激光雷达在时间与空间上的高度融合,并且加入了扫描方式独特的MEMS固态激光雷达,意在为环境感知任务提供可靠的数据源,并且针对传统算法进行优化实现障碍物目标检测,为传统算法在自动驾驶中的目标检测任务提供借鉴。
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