车载激光雷达的应用算法

伴随着无人驾驶领域的迅速发展,激光雷达（LIDRA）在这一行业上的应用越来越广泛。激光雷达的快速发展,为智能网联汽车在目标跟踪与识别等方面提供了另一种方式。文章以车载激光雷达在自动驾驶行业上的应用为切入点,介绍了车载激光雷达的三种应用算法。目标跟踪与识别算法,通过目标跟踪算法对障碍物运动状态做出估计和预测,实时评估障碍物和无人驾驶车辆的安全等级,作出相应的决策。即时定位与地图构建（SLAM）相关算法,应用于解决机器人在未知环境中定位自身位置和姿态的一种高级算法。点云分割往往是物体识别、地图构建的基础,通过对六种常用分割算法的描述,分析了算法各自的特点,为不同应用场景算法的选择提供了一定参考。     

基于三维激光雷达的智能车辆SLAM技术研究

智能车辆实现自主导航的必要条件之一是定位技术,目前基于三维激光雷达的同步定位与建图（SLAM）技术是定位技术的主流方案。文章从三维激光SLAM的算法框架和关键模块进行总结,具体讨论了扫描匹配、后端优化、闭环检测、地图构建等关键模块的常用算法及改进;综述了几种开源的三维激光SLAM,并对比了其优缺点;对在应用中激光雷达局部点云稀疏、Z轴的漂移以及动态对象引发的噪声影响等关键性问题进行了分析阐述;指出了基于三维激光雷达的SLAM与深度学习相结合、多传感器融合是未来三维激光SLAM的发展和研究方向。     

基于激光雷达的轻量化定位与建图方法

随着科技的进步,自动驾驶的发展如火如荼,作为其关键技术之一的定位与建图方法目前主要依赖于全球定位系统（Global Positioning System, GPS）,这类方法易受天气以及高层建筑物的影响。考虑到现有方法的局限性,文章提出了基于激光雷达的轻量化定位与建图方法,该方法主要由前端配准、回环检测、后端优化、建图等四个部分组成,通过以上几个部分对采集到的周围环境的数据进行提取、匹配、识别、优化,得到兼具精度和鲁棒性的定位与建图效果,为自动驾驶的感知、规划、决策、控制等建立基础。     

车载激光雷达测量系统

激光扫描技术用于铁路检测的历史已经很长。从宏观的地形地貌测量到毫米级精度的建模,使用者可根据不同的应用需求,利用不同的激光扫描系统获得最佳的检测数据。不同激光扫描系统所采集的数据集还可以相互补充,具有巨大的潜力。自2018年以来,法国的3列Vigirail试验车,除安装了已投入使用的各种测量设备外,还配备了一套激光扫描系统,此系统是奥地利Laser Measurement Systems GmbH公司生产的VMX-RAIL系统。这是世界上第一个包含3台扫描仪的铁路用车载激光雷达(LiDAR)测量系统,安装于车顶,用于检测轨道环境。     

无人机机载激光雷达测量技术在犍为航电枢纽中的应用

无人机机载激光雷达测量技术是以无人机为飞行平台，集成激光测距、定位、惯性导航和摄影测量功能为一体，能更好地实现勘测设计一体化的高新测绘技术。相比传统测绘，它具有全天时、作业效率高、较大程度克服植被覆盖影响的优势，适用于高山峡谷等地形复杂地区数据采集，近年来受到业界广泛关注。结合该技术在犍为航电枢纽的应用，探究其应用价值，以期未来更好地与项目生产结合。     

Innovusion鲍君威:蔚来ET7激光雷达量产,2022年为中国激光雷达上车元年

2021年12月的NIO Day上,蔚来宣布新推出的ET7和ET5将分别于2022年3月和9月交付.作为新车卖点之一,ET7和ET5搭载了蔚来最新的自动驾驶技术NAD (NIO Autonomous Driving).在蔚来的这套NAD系统中,感知硬件除了摄像头和毫米波雷达,还包括了这一两年来备受关注的激光雷达.     

基于激光雷达的3D实时车辆跟踪

3D多目标跟踪算法是智能车辆感知算法的重要组成部分,现有跟踪算法多与检测算法耦合以提高精度,导致算法实时性不足.针对此问题,本文中提出一种基于激光雷达的3D实时车辆跟踪算法.首先,对于激光雷达检测结果杂波较少的工况,提出结构精简的双波门GNN关联算法,有效提升其关联速度及精度;其次,优化关联向量与关联距离,既保证了算法...     

一种基于机载数据的民用航空器飞行阶段划分方法

为有效解决民用航空器的机载快速存取记录器(QAR)航迹数据中飞行阶段出现错误划分的情况,通过航空器气动构型和垂直运动态势变化提出了飞行阶段重新划分方法,具体分为4个步骤：数据预处理、垂直运动态势划分、飞行状态特征模型构建和飞行阶段重新划分;使用基于DBSCAN的局部遍历聚类方法对气压高度变化趋势进行聚类分析,划分垂直运动态势,并通过设置有效态势最短持续时间解决气压高度的局部抖动问题;考虑不同机型在不同飞行阶段时的襟翼位置和操纵各不相同,场面滑行时的场压抖动以及空速表在低速滑行时数值不准确等因素,根据航空器襟翼位置开关、起落架位置、地速和垂直态势等状态参数建立适合所有机型的飞行状态特征模型,并对QAR航迹划分飞行状态特征段;建立各飞行阶段与飞行状态特征的关系模型,结合起落架空地逻辑将所有飞行状态特征段识别为对应的飞行阶段。以3个典型的样本航班为例,计算结果表明：航班包含复飞在内的所有飞行阶段均被有效识别和划分,并与航空器飞行时的襟翼和起落架状态保持一致, 原QAR数据中的飞行阶段错误划分问题得到有效解决;对272 268个航班的QAR航迹进行了飞行阶段重新划分,成功率为99.7%,起飞、初始爬升、进近和着陆等非光洁构型飞行阶段的平均历时分别为0.6、1.9、6.1和4.0 min,平均距地高度分别为54、3 680、6 030和2 500 ft,符合航班实际运行规律。可见,所建立的飞行阶段重新划分方法可适用于大批量航班,为民用航空器的飞行阶段特征分析提供技术支撑。     

基于HSV透射率加权修正的机载视频去雾系统设计

针对无人机机载雾天实时获取图像降质的问题,设计一种基于HSV （hue,saturation,value）透射率加权修正的无人机视频去雾处理系统. 首先,根据机载低功耗实时去雾系统要求,完成去雾系统总体设计;其次,根据去雾系统视频采集需要,设计数字视频BT.656/BT.1120隔行和逐行处理、视频控制、指令接收处理、TS1601视频去雾算法处理、H.264视频压缩处理和组帧等功能;最后,重点介绍系统去雾处理算法和平台设计、去雾参数化处理等功能模块的设计实现,分别使用本系统方法和相关文献方法对典型含雾图像处理,采用方差函数、平均梯度函数、TenenGrad函数等3种清晰度评价函数并做归一化处理,以进行客观评价. 研究结果表明:根据HSV分量透射率加权修正的无人机机载图像去雾处理系统设计,具有功耗小、易实现和适应性强等特点;对典型含雾图像3处理后方差函数归一化分别提高46.87%、1.44%、12.83%,平均梯度函数归一化分别提高12.54%、9.26%、11.15%,TenenGrad函数归一化分别提高53.19%、3.60%、8.82%,测试算法整体运算时间分别提高4.74、5.41倍和5.46倍.      

国内对潜通信发展方向之浅见

与国外相比,国内的对潜通信手段还存在一定的差距,不能满足现代海战的要求。本文根据国内外发展现状,提出了目前国内发展对潜通信技术的方向。