本文關(guān)鍵詞：基于三維激光雷達(dá)的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)　出處：《浙江大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：無人自主車是一種集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、運(yùn)動(dòng)控制功能于一體的人工智能平臺(tái)。無人車對(duì)周圍環(huán)境的感知需求是多方面的,其中之一就是對(duì)障礙物進(jìn)行檢測(cè),并在此基礎(chǔ)上,對(duì)感興趣的目標(biāo),如車輛和行人,進(jìn)一步進(jìn)行檢測(cè)和判別,以便合理應(yīng)對(duì)。在可使用的傳感器中,激光雷達(dá)由于其高精度測(cè)距、探測(cè)范圍大、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),近年來在移動(dòng)機(jī)器人上的應(yīng)用越來越廣泛。因此本文研究的重點(diǎn)是基于三維激光雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)。 本文將目標(biāo)檢測(cè)分為障礙物檢測(cè)和目標(biāo)分類兩個(gè)階段。對(duì)于障礙物檢測(cè),首先介紹了論文研究的64線激光雷達(dá)傳感器,并推導(dǎo)了三維點(diǎn)云坐標(biāo)轉(zhuǎn)化的內(nèi)參模型和外參模型。采用基于障礙柵格的檢測(cè)方法,將三維點(diǎn)云進(jìn)行柵格投影和屬性判斷。為了抑制傳感器和環(huán)境噪聲,進(jìn)行懸空點(diǎn)濾除和單點(diǎn)濾除。障礙柵格檢測(cè)具有快速穩(wěn)定,缺點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)的分割精度較低,易產(chǎn)生欠分割。因此本文提出了基于點(diǎn)云梯度的局部最優(yōu)分割方法,首先對(duì)掃描線的點(diǎn)進(jìn)行梯度分割,然后在聚類的分割段中依據(jù)障礙屬性濾除誤檢,最后根據(jù)可靠的非障礙點(diǎn)估計(jì)局部地面來恢復(fù)漏檢點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明基于點(diǎn)云梯度的局部最優(yōu)分割方法效果比柵格方法好,但由于其計(jì)算量較大,實(shí)時(shí)性受到限制。在得到障礙物信息的基礎(chǔ)上,采用基于距離相關(guān)性的聚類和提取障礙物輪廓,并討論了障礙的可通行區(qū)域檢測(cè)。 對(duì)于目標(biāo)分類,本文將環(huán)境中的障礙物分為三類：車輛、行人、其它。檢測(cè)過程中自主車是運(yùn)動(dòng)的,因此無論障礙物是否運(yùn)動(dòng),在自主車看來都是運(yùn)動(dòng)的,所以本文不從是否運(yùn)動(dòng)的角度來分類障礙物。這樣做的好處是即使車輛或者行人是靜止的,也能得到較好的檢測(cè)。分類的主要思想是先檢測(cè)車輛和非車輛,然后在非車的障礙物中根據(jù)簡單幾何特征來判斷行人。針對(duì)車輛幾何形狀相似難以區(qū)分和物體遮擋等問題,提出了三種新特征描述：反射強(qiáng)度概率分布、縱向高度輪廓分布和位置姿態(tài)相關(guān)特征。最后根據(jù)障礙物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征,實(shí)現(xiàn)了基于SVM分類器的實(shí)時(shí)車輛檢測(cè)。在城市復(fù)雜路口下實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文所提車輛和行人檢測(cè)特征的有效性,并且整體系統(tǒng)能有較好的目標(biāo)檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)性能。
[Abstract]:Unmanned vehicle (UAV) is an artificial intelligence platform with environmental perception, planning, decision making and motion control functions. There are many perceptual requirements for the surrounding environment of UAV, one of which is to detect obstacles. And on this basis, the interested targets, such as vehicles and pedestrians, further detection and discrimination, in order to reasonably deal with. In the usable sensors, lidar has a wide range of detection due to its high accuracy ranging. In recent years, the anti-jamming ability is more and more widely used in mobile robot, so the focus of this paper is the target detection based on 3D lidar. In this paper, target detection is divided into two stages: obstacle detection and target classification. For obstacle detection, the 64-line lidar sensor studied in this paper is first introduced. The internal parameter model and external parameter model of 3D point cloud coordinate transformation are derived. Using the detection method based on barrier grid, the 3D point cloud is projected and attribute judgment is carried out in order to suppress sensor and environmental noise. The obstacle grid detection is fast and stable, the disadvantage is that the data segmentation accuracy is low, and it is easy to generate under-segmentation. Therefore, a local optimal segmentation method based on point ladder degree is proposed in this paper. Firstly, the points of the scan line are divided by gradient, and then the false detection is filtered according to the obstacle attributes in the segmentation segment of the clustering. Finally, the local surface is estimated according to the reliable non-obstacle points to recover the missing points. The experimental results show that the local optimal segmentation method based on the point ladder degree is better than the grid method, but because of the large amount of calculation. On the basis of obtaining obstacle information, the obstacle contour is extracted by clustering based on distance correlation, and the tradable area detection of obstacle is discussed. For target classification, the obstacles in the environment are divided into three categories: vehicles, pedestrians, others. In the process of detection, autonomous vehicles are moving, so no matter whether the obstacles are moving or not, they are all moving in the view of autonomous vehicles. Therefore, this paper does not classify obstacles from the point of view of motion. The advantage of this method is that even if the vehicle or pedestrian is stationary, it can also get better detection. The main idea of classification is to detect vehicles and non-vehicles first. Then the pedestrian is judged according to the simple geometric features in the non-vehicular obstacles. In view of the difficulty of distinguishing the geometric shape similarity of the vehicle and the object occlusion, three new features are proposed: the probability distribution of reflection intensity. Finally, according to the 3D point cloud data features of obstacles, real-time vehicle detection based on SVM classifier is realized. The effectiveness of the proposed vehicle and pedestrian detection features is verified, and the overall system has good target detection accuracy and real-time performance.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN958.98

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1419224