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面向无人艇的激光雷达水面目标检测与跟踪
| 论文题名： | 面向无人艇的激光雷达水面目标检测与跟踪 |
| 关键词： | 无人艇;激光雷达;点云融合;目标检测;目标跟踪;置信度地图 |
| 摘要： | 本文基于“HUSTER-68”无人艇，采用Velodyne HDL-64E激光雷达对水面障碍目标进行检测与跟踪，以满足无人艇自主航行和避障需求。目前公开的算法都无法很好解决水面点云目标的检测与跟踪问题，本文对此问题提出了全新、有效的思路。 首先分析了激光雷达的成像特点，得出激光雷达采集的点云垂直方向分辨率不满足水面目标检测的要求。本文通过使用惯导+ICP获得高精度的帧间变换矩阵，对点云进行多帧融合。实验结果证明了可以通过多帧融合技术，使点云垂直方向分辨率变高，还可以使低线数的激光点云密度经过融合后达到高线数的密度。 然后，本文通过多帧融合技术，减轻了水面点云遮挡、丢失带来的干扰。接着，基于融合后的点云构建出栅格地图，使用栅格地图压缩点云数据，并采用改进的DBSCAN算法在栅格地图上对目标栅格进行聚类，得到了水面的障碍物目标。实验发现融合帧数越多目标检测结果越好，但时间复杂度也越高。 为了减少时间复杂度，本文基于融合的思想提出了置信度地图。在置信度地图上利用DBSCAN算法对目标进行聚类，得到了稳定的目标检测结果。然后通过分析目标在置信度地图上的特征，并关联目标在前后帧置信度地图的信息，实现了水面多目标跟踪算法。真实数据表明，该跟踪算法在长达6800帧和3000帧的两条航迹数据中，对于不同场景都能稳定跟踪每个目标，没有发生丢失现象，且每帧耗时小于100ms，算法满足实时性要求。在成功跟踪目标之后，求出了目标的速度、大小、方位等信息，为无人艇自主巡航提供保证。 |
| 作者： | 周梓聪 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 马杰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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