【摘 要】
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林火监测一直是森林防火的重要课题,及时发现火点是减小损失的关键。无人机便捷、灵活,与视觉传感器结合具有极大潜力。但单一传感器难以满足精准定位需求,多传感数据融合时,配准误差严重影响定位精度,特别是对16线激光雷达而言,过低的垂直分辨率严重影响了其与组合惯导、红外热像仪间的融合效果。针对上述问题,本文基于课题组设计的林火定位系统对多传感数据融合与优化方法展开了如下几个方面的研究。首先,介绍了林火定位
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（TD2020C001）; 中央高校基本科研业务费专项基金（2572019CP20）
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林火监测一直是森林防火的重要课题,及时发现火点是减小损失的关键。无人机便捷、灵活,与视觉传感器结合具有极大潜力。但单一传感器难以满足精准定位需求,多传感数据融合时,配准误差严重影响定位精度,特别是对16线激光雷达而言,过低的垂直分辨率严重影响了其与组合惯导、红外热像仪间的融合效果。针对上述问题,本文基于课题组设计的林火定位系统对多传感数据融合与优化方法展开了如下几个方面的研究。首先,介绍了林火定位系统的软硬件结构,研究了视觉传感器标定方法。对系统软硬件结构优化,提高系统稳定性。通过研究视觉传感器成像原理与标定原理,设计了低分辨率激光雷达与红外热像仪联合标定算法;经试验验证了该算法的有效性。其次,针对16线激光雷达与组合惯导的融合问题,提出了低分辨率激光雷达与组合惯导的融合建图算法。该算法主要包括雷达惯导融合与局部点云到全局地图优化两个部分,雷达惯导融合是将NDT算法求解的帧间位姿与组合惯导输出的位姿进行加权融合;雷达惯导融合部分主要是根据线、面特征构建残差方程,然后通过高斯牛顿法优化局部坐标系到全局坐标系位姿。通过构建不同场景下的点云地图对比了多个算法的建图效果,验证了该算法的实用性。然后,针对16线激光雷达与红外热像仪的融合问题,提出了稀疏点云密集化方案和火线像素空间位置估计方法。稀疏点云密集化主要是利用建图优化出的帧间位姿,将当前图像视野范围内的历史点云拼接到当前帧雷达坐标系下;火线像素空间位置估计主要根据相机成像模型,用内参构建约束,通过平面约束和反距离加权估计出其深度。通过实验验证了该算法的有效性。最后,为了验证对多传感数据融合优化后的林火定位效果,进行了火点定位实验与火线定位实验。将林火定位系统搭载到无人机上进行数据采集,实验结果表明优化后系统的定位精度和鲁棒性更高,同时定位出的火线也更加接近真实火线。本文提出的多传感数据融合与优化方法适用于其他基于16线稀疏激光雷达的林火监测平台,有利于建设林区自主监测、灭火系统。
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