非结构环境下三维点云滤波与目标检测关键技术研究

• 作 者: 杨宏飞
• 出 处: 吉林大学
• 发表日期: 2020年08期
• 关键词: 工程车辆 非结构环境 激光雷达 滤波 目标检测

环境感知技术是实现工程车辆在非结构环境下进行自动驾驶和无人作业的重要前提。由于非结构环境中的目标没有规则的形状、颜色和纹理等特征,使得目标辨识难度较大;此外,由于复杂的行驶条件会导致工程车辆产生大幅、宽频振动,对环境感知信息产生干扰,影响环境感知结果的精度和效率。本文针对上述问题,基于激光雷达提出了适用于非结构环境的改进三维点云滤波算法和目标检测方法,并通过样机实验对所提出的方法进行了原理验证。本研究依托国家自然科学基金项目“非机构环境下工程车辆自主作业关键技术研究”(No.51875232)开展相关工作,具体研究内容概括如下:(1)在综述国内外三维点云滤波方法与目标检测技术研究成果的基础上,结合非结构环境条件、工程车辆行驶特点以及三维激光雷达成像原理,提出了本文的研究内容和总体技术路线。(2)针对激光点云信息中离散性较高的噪声,本文通过分析信号的高斯分布标准差对于数据分布的影响,提出了一种能够自动选取标准差阈值的迭代滤波算法,增强去噪效果和算法适用性。针对保留点云特征的任务需求,提出了一种改进的双边滤波算法,根据点云区域之间的法向余弦值确定特征加权因子,提高目标特征的完整性。(3)基于目标特征信息,结合点云聚类等算法,本文提出了一种目标的快速检测方法:利用目标边缘信息提取目标的区域范围,再根据高程信息拟合曲面获取目标的高度,最后根据坐标变换得到目标相对于行进车辆的方位,从而得到目标的长、宽、高三维信息,实现基于激光点云数据的工程车辆非结构环境条件下的目标检测。(4)针对本文提出的滤波和目标检测方法,搭建了物理样机实验系统对其效果进行了验证,通过三种速度、两种行驶路线下的多组实验,对滤波和目标识别的精度、效率、稳定性等指标进行了验证。结果表明,本文所提出的方法具备较好的工况适应性和较高的准确度。本文建立了一种工程车辆非结构环境下的三维点云滤波算法和目标检测方法,通过实验验证了不同作业工况下的效果,为提高工程车辆的自动化以及智能化水平提供了参考。