激光雷达信号小波降噪算法参数选取规则

对激光雷达信号降噪算法进行研究,分析指出小波分解降噪算法能较好地对其进行信号处理.重点对小波降噪算法参数选取进行研究,利用激光雷达仿真信号为例进行仿真实验.结果表明,选用尺度参数为4的coif4小波为基函数,采用启发式阈值的软阈值处理效果较好.该降噪算法能在能量损失较低的前提下极大提高信噪比,为后续的数据分析提供更多高精度数据进而提高探测精度.     

激光雷达距离成像精度改进方法

成像激光雷达是一种有源成像系统,使用脉冲激光发射器和面阵接收器产生3D距离图像,具有广范围精度和宽范围门等特性。文中通过静态弥散宽度对图像模糊的影响分析,提出了时间分辨信号分布模型和改进范围精度分析方法。通过激光雷达测距系统试验分析表明,利用该模型得到的最佳静态弥散宽度对距离成像精度有显著影响,能够在白天强背景环境下对室内和室外的10 m和1700 m目标进行距离成像。在室内成像中,当静态弥散宽度为43.4μm时获得的最优测距精度为0.06 m,在室外成像中,获得了测距误差为0.25 m的分米级3D图像。该方法能够有效地提高激光雷达成像距离和成像精度,从而提高交通流测距和测速的精度。     

基于激光雷达的纵向坡路动态可行驶性预测（双语出版）

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。