發(fā)布時間：2021-03-10 19:25

　　針對機(jī)器人運動環(huán)境的動態(tài)多變特點,以及傳統(tǒng)方法檢測精度差問題,研究激光雷達(dá)在復(fù)雜環(huán)境下機(jī)器人運動軌跡實時檢測中的應(yīng)用。利用激光雷達(dá)檢測原理,獲取目標(biāo)與激光雷達(dá)的距離圖像,在距離圖像中分析反射信號強(qiáng)度與入射信號強(qiáng)度,獲取目標(biāo)回波強(qiáng)度并反演出目標(biāo)距離;采用卡爾曼濾波方法濾波估計障礙位置,實現(xiàn)機(jī)器人運動過程中障礙物的跟蹤預(yù)測;在此基礎(chǔ)上,通過分析機(jī)器人運動的單次成像回波峰值點軌跡分布,實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下機(jī)器人運動軌跡實時檢測。實驗結(jié)果表明,該方法可以在復(fù)雜環(huán)境下檢測警用巡邏機(jī)器人運動軌跡,在檢測距離、障礙物排除率、運動軌跡檢測響應(yīng)時間3個方面均具有明顯優(yōu)勢,各種復(fù)雜環(huán)境下機(jī)器人運行軌跡誤差均值小,檢測精度高。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

目標(biāo)成像軌跡檢測過程

圖2可知測量的距離數(shù)據(jù)表現(xiàn)出緩慢遞減趨勢，此時與圖1的機(jī)器人運動軌跡檢測結(jié)果圖相結(jié)合，可確定機(jī)器人正在朝著激光雷達(dá)探測器的側(cè)邊運動。圖3為以回波強(qiáng)度和目標(biāo)距離間的關(guān)系為依據(jù)，得到的多幀距離成像所對應(yīng)的理論距離數(shù)值。

圖3可知，激光雷達(dá)圖像距離的理論數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的規(guī)律，與實際數(shù)據(jù)的規(guī)律一致，均表現(xiàn)出緩慢遞減趨勢，且將圖2和圖3相結(jié)合后計算，其計算結(jié)果表明誤差均不超過1.8%，因此，驗證了將激光雷達(dá)應(yīng)用于機(jī)器人運動軌跡的實時測量中，具有很強(qiáng)的可靠性。3.2 復(fù)雜環(huán)境下檢測結(jié)果比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]空間失穩(wěn)目標(biāo)線陣成像畸變校正方法[J]. 孫日明,李江道,林婷婷,李榮華,季霖.  紅外與激光工程. 2019(09)
[2]基于三維激光掃描的水面目標(biāo)物體檢測[J]. 向可均,肖宇峰,胡長青,鄭又能,張華.  應(yīng)用激光. 2019(04)
[3]基于優(yōu)化DBSCAN算法的激光雷達(dá)障礙物檢測[J]. 蔡懷宇,陳延真,卓勵然,陳曉冬.  光電工程. 2019(07)
[4]基于激光雷達(dá)和相機(jī)信息融合的目標(biāo)檢測及跟蹤[J]. 常昕,陳曉冬,張佳琛,汪毅,蔡懷宇.  光電工程. 2019(07)
[5]車載激光雷達(dá)Risley棱鏡光束掃描系統(tǒng)[J]. 曾昊旻,李松,張智宇,伍煜.  光學(xué)精密工程. 2019(07)
[6]基于核密度估計的城市動態(tài)密集場景激光雷達(dá)定位[J]. 王任棟,李華,趙凱,徐友春.  光學(xué)學(xué)報. 2019(05)
[7]用于彈載線陣激光雷達(dá)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識別[J]. 武軍安,郭銳,劉榮忠,柯尊貴.  光子學(xué)報. 2019(07)
[8]超寬帶與激光雷達(dá)組合的室內(nèi)定位方法[J]. 楊東輝,甄杰,隋心.  測繪科學(xué). 2019(06)
[9]檢定場的機(jī)載激光雷達(dá)精度評價方法[J]. 楊凡,方愛平,徐壽志,李瑩.  測繪科學(xué). 2019(06)
[10]基于激光雷達(dá)與鐵塔風(fēng)場數(shù)據(jù)的浙江北部地區(qū)一次污染過程及其特征研究[J]. 吳彬,李艷芳,蔣璐璐,胡景波,周之栩,張喜亮.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(13)



本文編號：3075154