无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

摘要：

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用.目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究.首次提出了 一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与 目标体积测量功能的结合.通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了 目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了 目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计.最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性.试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3％,具有较好的工程应用价值.

关键词：目标体积测量、激光雷达/视觉融合、无人车、目标识别点

所属期刊栏目：10

分类号：V249.32(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金;装备重大基础研究项目;中央高校基本科研业务费

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：65-73