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基于车载激光扫描系统的车前环境重建
| 论文题名： | 基于车载激光扫描系统的车前环境重建 |
| 关键词： | 环境重建;多传感器融合;姿态解算;点云处理;激光雷达 |
| 摘要： | 随着智能驾驶技术的快速发展，对车辆的环境感知能力提出了更高的要求，车前环境重建能力被视为提高车辆感知能力的关键，车载激光扫描系统具有数据量合适、受环境影响小、测量精度高，探测距离远等优势，因此，车载激光扫描系统被广泛应用于智能车辆上进行车前环境重建，本文基于车载激光扫描系统对车前环境重建技术进行研究。 本文应用激光雷达、GPS和惯性导航系统结合的方式来进行车前环境实时重建，论文主要研究工作如下： 首先，阐述了车载激光扫描系统的设计思路，并根据设计思路搭建出了车前环境重建实验平台。该实验平台由激光雷达、GPS和惯性导航系统组成，介绍了各传感器的衡量指标、工作原理、误差模型，选择出满足该实验平台的各种传感器型号，并根据选取的传感器搭建车载激光扫描系统实验平台，最后对系统误差进行了分析。 其次，对车载激光扫描系统的多传感器数据进行时间配准。本文采用多线程技术进行多传感器数据采集，并采用Boost库网络计时器对每组传感器数据打上时间标，保证了多传感器数据采用统一时间基准，同时应用内插外推法进行时间配准，降低了各传感器因时间误差带来的测量精度影响。 进而，采用组合导航卡尔曼滤波算法进行姿态位置解算。惯性导航系统输出的数据存在漂移误差，并且随着时间累积，本文采用间接法输出校正的卡尔曼滤波算法对惯性导航系统和GPS输出数据进行姿态位置解算，提高了组合导航系统位置、速度的测量精度。 最终，完成点云预处理及多传感器数据空间配准。点云数据预处理，对点云进行下采样处理降低点云密度，去除离群点提高点云数据的准确性，采用ICP算法进行点云粗配置，采用基于特征面的几何重建方法对点云数据进行曲面重建。对多传感器数据进行空间配准，将点云数据从激光雷达坐标系转换到地理坐标系，再将点云数据从地理坐标系转换到WGS-84坐标系下，通过坐标变换将多帧三维点云数据统一到WGS-84坐标系内，构建车前环境三维点云图，完成车辆环境实时重建。 |
| 作者： | 刘金宝 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 黄茹楠;宋涛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 燕山大学 |
| 学位年度： | 2020 |
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