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《中国公路学报》2017,(1)
为了在GPS盲区中利用激光雷达构建地图,提出了一种基于回环检测的高精度2D激光点云地图构建方法。首先,从2D激光雷达观测数据中获得无人车的位姿,在2D高斯概率密度空间中提取每帧数据中的环境特征以及求得高斯映射值累加和。其次,利用粒子滤波对车辆位姿与环境特征进行融合优化得到低精度的点云地图和特征地图。然后,利用数据帧中环境特征的数量、车辆位姿以及高斯映射累加和,计算发生轨迹回环的可能性;遍历所有观测帧后得到无人车轨迹回环帧;利用三角剖分法求解回环帧之间的真实转换关系。最后,利用图优化方法得到全局最优的无人车位姿和高精度点云地图与特征地图。试验结果表明:特征地图中同一特征的多次识别结果之间的标准差小于5mm;利用车辆位姿、环境特征和高斯映射累加和能够有效发现路径回环的可能性,其处理2 499帧耗时1.61s;利用Delaunay三角剖分能够准确计算路径回环点,单次运行用时小于1s。 相似文献
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对车载激光雷达扫描得到的点云进行语义分割是保证行车安全、加强驾驶员对周边环境理解的重要手段之一。因为内存限制和大规模点云场景更加稀疏的特点,将传统神经网络的方法直接沿用到车载激光雷达扫描得到的点云场景中的效果不佳。本文中针对大规模点云的稀疏性,利用稀疏卷积神经网络对体素化点云进行特征提取。考虑到逐点处理分支抑制点云数据的密度不一致性导致的信息损失,另外设计了3D-CA和3D-SA模块,使稀疏卷积神经网络更好地提取特征。实验结果表明,与传统卷积神经网络的方法和将点云投影到平面的方法相比,使用稀疏卷积神经网络对大规模点云进行语义分割,可将平均交并比提升4.1%和3.4%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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激光雷达是智能网联汽车环境感知的重要传感器,多坐标系空间标定是激光雷达精准环境感知的前提条件。针对激光雷达与车体坐标系空间同步面临传感器观测单一的问题,提出基于激光雷达与车辆的平面运动和直线运动约束2步标定方法。为构建运动约束,基于激光里程计获取激光雷达运动位姿信息,通过激光雷达运动轨迹信息和时域上多帧地面平面拟合信息进行平面行驶识别,在满足平面路况下构建平面运动约束标定,进而标定横滚角与俯仰角;基于俯仰角和横滚角对车辆轨迹进行修正,通过激光运动轨迹建立直线行驶判别模型判别车辆运动状态,在满足车辆直线行驶路况下构建直线运动约束,从而标定偏航角。最后,在智能驾驶试验车上开展了激光雷达与车辆坐标系标定的实车试验,通过实车采集的数据验证了提出的空间同步方法的可行性。试验结果表明:提出的激光雷达与车体坐标系标定方法优于基于标定物的方法,在原始数据上可以保证标定后的旋转误差降低至0.61,误差率降低约47.4%。在手动调整的扩充数据上标定后的旋转误差降至1.64,误差率降低约40.6%。相对于基于标定物的方法,其旋转误差均有降低且不需要借助特定的标定物与标定场,降低了对环境的依赖程度。同时通过消... 相似文献
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室内移动机器人是近年来研究的热点问题,同步定位与建图技术更是移动机器人的关键技术之一。为此文章设计了基于机器人操作系统(ROS)智能车的同步定位与建图系统,以Gmapping为核心算法,首先采用电机编码器构建的里程计对单线激光雷达的每帧数据进行运动畸变补偿,以运动畸变补偿后的激光雷达数据和里程计数据作为Gmapping算法输入;然后通过Gmapping算法粒子初始化,构建考虑观测量的提议分布并对粒子进行采样以估计智能车位姿,以重采样重要性系数对粒子进行重采样并设置重采样阀值,利用二值贝叶斯滤波器对每个粒子的地图状态更新;最后基于Gmapping算法输出智能车的位姿估计和地图数据。试验结果表明,所设计的同步定位与建图系统,在小尺寸环境下对智能车位姿估计和构建的地图较为准确,满足设计目标要求。 相似文献
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在智能车辆的同时定位与建图中,视觉特征点法通过对特征点的提取和匹配进行车辆位姿估计,但当环境缺少纹理或动态变化时,场景的特征稀疏、稳定性差,基于自然特征定位易导致精度下降甚至定位失败。在环境中加入视觉标签可有效解决特征稀疏问题,但基于视觉标签的定位方法高度依赖人工标定,且常因视角变化出现位姿抖动,影响定位的精度。为此,本文提出了一种基于标签的车辆视觉SLAM方法,充分利用标签信息,引入内外角点约束降低标签位姿抖动,同时借助视觉里程计建立低漂移、全局一致的地图;在定位时基于标签估计车辆位姿,并联合优化标签地图与车辆位姿,从而构建低成本、高鲁棒的视觉SLAM系统。试验结果表明,本文方法使用内外角点约束有效降低了标签的位姿抖动,使标签建图精度的提升率超过60%,定位精度的平均提升率超过30%,显著地提高了基于标签定位的精度与鲁棒性,有利于智能车辆的安全运行。 相似文献
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为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题,通过引入Frenet坐标系概念,提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段,利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点,并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束,对相机参数进行迭代优化。基于标定结果,将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上,并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征,综合边界约束估计道路中心点。最后,结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量,并利用点平移运动拟合车道线,实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据,在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段,构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比,直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%,弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段,构建方法的平均投影距离为0.077 m,接近最新方法的0.069 5 m;而其平均精度为0.916,显著优于最新方法的0.663;所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化,有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。 相似文献
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《中国公路学报》2019,(6)
为解决智能汽车在含有纵向坡路的环境中行驶时所涉及的环境感知与路面可行驶性理解问题,提出了一种基于激光雷达的动态、不确定性路面可行驶性预测方法。首先,利用PreScan,CarSim与MATLAB软件搭建虚拟行驶环境,并建立激光雷达物理模型提高虚拟点云的保真度。其次,进行基于激光雷达的动态可行驶性研究,利用路面激光雷达点云数据基于车辆未来行驶方向建立笛卡尔坐标系下的间隔栅格地图;在间隔内进行平面拟合得到路面的法向量,利用平面法向量计算路面纵向坡角并利用车辆姿态补偿得到大地坐标系下的间隔坡角和道路轮廓信息,并探讨天气对道路轮廓估计结果的影响;基于车辆纵向动力学特性和道路参数估计结果,计算可行驶性概率并预测可行驶性。为了快速仿真验证所提出的可行驶性预测方法,搭建相应的自动测试环境并设计测试方法。首先分析并测试车辆行驶过程中容易因失效造成预测失败的临界关键工况,接着在虚拟行驶环境中建立自动化测试流程,加强对关键工况区的采样,总计通过402组测试工况验证可行驶性预测算法,预测准确率达到87.81%。最后,在实车平台和真实测试道路上对算法流程进行验证。研究结果表明:该方法能够很好地对车辆在纵向坡路上的可行驶性进行动态的、基于概率性指标的预测。 相似文献
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为解决智能汽车在含有纵向坡路的环境中行驶时所涉及的环境感知与路面可行驶性理解问题,提出了一种基于激光雷达的动态、不确定性路面可行驶性预测方法。首先,利用PreScan,CarSim与MATLAB软件搭建虚拟行驶环境,并建立激光雷达物理模型提高虚拟点云的保真度。其次,进行基于激光雷达的动态可行驶性研究,利用路面激光雷达点云数据基于车辆未来行驶方向建立笛卡尔坐标系下的间隔栅格地图;在间隔内进行平面拟合得到路面的法向量,利用平面法向量计算路面纵向坡角并利用车辆姿态补偿得到大地坐标系下的间隔坡角和道路轮廓信息,并探讨天气对道路轮廓估计结果的影响;基于车辆纵向动力学特性和道路参数估计结果,计算可行驶性概率并预测可行驶性。为了快速仿真验证所提出的可行驶性预测方法,搭建相应的自动测试环境并设计测试方法。首先分析并测试车辆行驶过程中容易因失效造成预测失败的临界关键工况,接着在虚拟行驶环境中建立自动化测试流程,加强对关键工况区的采样,总计通过402组测试工况验证可行驶性预测算法,预测准确率达到87.81%。最后,在实车平台和真实测试道路上对算法流程进行验证。研究结果表明:该方法能够很好地对车辆在纵向坡路上的可行驶性进行动态的、基于概率性指标的预测。 相似文献
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针对城市混合交通的复杂场景图像中多目标及其参数的检测问题,提出了一种由改进的帧间差分与边缘提取相结合的算法。利用帧间差分法检测车辆的存在,对帧差图像运用统计滤波算法提取多运动目标,通过形态学方法提取并细化目标边缘,根据主边缘(轮廓)信息完成车辆定位,最终结合摄像机标定结果计算出多目标交通参数。算法避免了复杂场景的背景建模,减少了运算量。实验结果表明,该算法不仅能较为准确地检测多运动目标的参数,而且具有较强的实时性。 相似文献
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同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术可使自动驾驶车辆在未知环境中根据车载传感器采集到的数据估计自身位姿,建立环境地图,为车辆的规划、决策提供定位信息,是近年来自动驾驶技术研究的热点之一。基于车载激光雷达的点云数据,聚焦SLAM技术在自动驾驶领域的应用,围绕前端里程计、后端优化和回环检测技术,对国内外相关研究进行综述。考虑到单一传感器的局限性,结合目前多传感器融合研究的热点与难点,展望了自动驾驶多传感器融合SLAM技术在自动驾驶领域的机遇与挑战。 相似文献
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为解决机械臂抓取零件定位不准或抓取精度不高的问题,提出了一种基于3D视觉机械臂无规则零件抓取方法,该方法主要包括系统空间标定、零件点云定位分割、零件位姿估计算法模块,提出了基于2D图像的点云相机外参标定方法及基于图像语义分割的零件点云分割方法。经试验验证,所提出的标定方法达到1 mm的系统精度误差,而且求解效率高、通用性强;与常用的聚类分割相比,零件点云分割方法精度及效率更高。所设计的二阶段零件空间位姿计算方法能准确估计零件在空间中的6自由度位姿,相比单一阶段匹配方法精度提高约1.8倍。所提出的基于3D视觉的机械臂无规则零件抓取系统精度高、可扩展性强、适应情形广。 相似文献