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用于越野自主导航车的激光雷达与视觉融合方法研究

作　者: 刘大学
导　师: 贺汉根
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 数据融合激光雷达单目视觉立体视觉越野自主导航障碍检测自主导航车
分类号: TN958.98
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 423次
引　用: 4次
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内容摘要

论文对激光雷达与视觉融合中的时空一致性和多层融合算法进行了研究,该课题是我校研制的紧凑结构轻型越野自主驾驶汽车环境感知系统的重要组成部分。取得的研究成果和创新点如下：1.提出了一种自主导航多传感器系统时间同步方法,实现了多传感器系统采样高精度时间同步。2.提出了一种基于可控平面约束的激光雷达和摄像机直接标定方法,实现了激光雷达扫描点和图像像素点的直接标定,实验结果表明标定过程简单可行,标定结果有效。3.给出了一种包含像素级融合和决策级融合的多线激光雷达多特征图像时间序列融合方法,实现了越野环境小障碍检测。4.给出了一种激光雷达和单目视觉的像素级融合方法,并用SVM进行分类,实现了草丛检测;构造了道路信息引导下的激光雷达与单目视觉融合算法,提高了越野环境下障碍检测效率,满足了越野自主导航的实时性要求。5.提出了激光雷达和立体图像对的像素级紧融合和松融合方法,并实现了激光雷达和立体视觉决策级融合障碍检测,提高了障碍检测系统的可靠性,确保了自主车越野行驶的安全性。以上述成果为核心的越野自主车环境感知系统能够识别车辆前方12米范围内的小路障(30cm×30cm×30cm),识别周期小于100毫秒,为在国内首次实现自主车以5-20km／h的速度在中等起伏越野环境中自主绕障行驶做出了重要贡献。

全文目录

摘要  12-13
Abstract  13-14
第一章绪论  14-32
  1.1 数据融合的定义与发展  14-17
    1.1.1 数据融合的定义  14-15
    1.1.2 数据融合的发展  15-17
  1.2 数据融合的数学方法  17-20
    1.2.1 嵌入约束观点  17-18
    1.2.2 证据组合观点  18-20
  1.3 激光雷达与视觉融合在自主导航中的应用  20-26
    1.3.1 激光雷达原理  20-21
    1.3.2 激光雷达在自主导航中的应用  21-23
    1.3.3 激光雷达与视觉融合在自主导航中的应用  23-26
  1.4 越野自主导航数据融合任务分析  26-30
    1.4.1 数据融合功能模型  26-27
    1.4.2 越野自主导航数据融合特点  27-28
    1.4.3 越野自主导航数据融合任务分析  28-30
  1.5 本文的研究内容、贡献和结构  30-32
    1.5.1 论文结构  30-31
    1.5.2 论文研究内容与贡献  31-32
第二章激光雷达与视觉融合预处理问题研究  32-63
  2.1 多线激光雷达平面标定几何模型  32-37
    2.1.1 多线激光雷达几何机理模型分析  32-35
    2.1.2 多线激光雷达平面标定几何模型  35-37
  2.2 激光雷达与视觉统一局部环境模型表示  37-42
    2.2.1 激光雷达与视觉统一局部环境模型构造  37-40
    2.2.2 双环状存储结构局部环境模型实现  40-42
  2.3 越野自主导航多传感器时间同步  42-52
    2.3.1 越野自主导航时间同步精度分析  42-48
    2.3.2 串口同步自主导航多传感器系统时间同步  48-52
  2.4 基于可控平面约束的激光雷达和摄像机直接标定  52-62
    2.4.1 激光雷达和摄像机直接标定原理  52-56
    2.4.2 基于可控平面约束的单线激光雷达和摄像机直接标定  56-59
    2.4.3 单线激光雷达和摄像机直接标定实验  59-62
  2.5 本章小结  62-63
第三章激光雷达与视觉多层融合算法研究  63-108
  3.1 完形引导下的激光雷达与视觉多层融合算法框架  63-66
    3.1.1 基于黑板连接的数据融合  63-65
    3.1.2 完形引导下的激光雷达与视觉多层融合算法框架  65-66
  3.2 多线激光雷达多特征图像时间序列融合  66-83
    3.2.1 多线激光雷达多特征图像时间序列融合算法结构  67
    3.2.2 多线激光雷达多特征图像时间序列像素级融合  67-78
    3.2.3 多线激光雷达多特征图像时间序列决策级融合  78-83
  3.3 道路信息导引下的激光雷达与单目视觉多层融合  83-98
    3.3.1 道路信息导引的激光雷达与单目视觉多层融合算法结构  83
    3.3.2 基于SVM的激光雷达与单目视觉像素级融合草丛检测  83-91
    3.3.3 道路信息导引下的激光雷达与单目视觉决策级融合  91-98
  3.4 激光雷达与双目立体视觉多层融合  98-107
    3.4.1 激光雷达与双目立体视觉多层融合算法结构  98-99
    3.4.2 激光雷达与双目立体图像对的像素级紧融合与松融合  99-101
    3.4.3 激光雷达与双目立体视觉决策级融合障碍检测  101-107
  3.5 本章小结  107-108
第四章激光雷达与视觉融合的越野自主驾驶汽车环境感知系统  108-126
  4.1 系统概述  108-109
  4.2 越野自主驾驶汽车环境感知系统传感器配置  109-117
    4.2.1 自主驾驶安全性灵活性与传感器视野  109-113
    4.2.2 自主驾驶速度与感知频率  113
    4.2.3 障碍检测性能与传感器灵敏度  113-115
    4.2.4 激光雷达与视觉融合的环境感知系统传感器配置  115-117
  4.3 激光雷达与视觉融合的越野自主驾驶汽车环境感知系统  117-118
  4.4 越野自主驾驶实车实验  118-125
    4.4.1 单目视觉道路识别  118-119
    4.4.2 立体视觉障碍检测  119-120
    4.4.3 激光雷达障碍检测  120-121
    4.4.4 激光雷达与视觉融合的环境感知系统越野自主驾驶实验  121-125
  4.5 本章小结  125-126
第五章总结与展望  126-128
  5.1 论文工作总结  126-127
  5.2 对进一步研究的展望  127-128
致谢  128-129
参考文献  129-139
附录A:D-S证据理论及其在越野自主导航中的应用  139-145
  A.1 D-S证据理论基本概念  139-140
  A.2 D-S证据理论冲突处理  140-141
  A.3 D-S证据理论证据相关处理  141-142
  A.4 D-S证据理论在越野自主导航环境识别中的应用  142-145
作者在学期间取得的学术成果  145-146

用于越野自主导航车的激光雷达与视觉融合方法研究

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