基于三維激光雷達的無人駕駛車輛環(huán)境建模關鍵技術研究.pdf

1、作為下一個改變人類生活方式的技術藍海，無人駕駛車輛研究日益受到學術界和產業(yè)界的高度關注，其技術涉及認知科學、人工智能、控制科學、機械工程等交叉學科，是各種新興技術的最佳驗證平臺，也是未來汽車發(fā)展的必然趨勢。
　　在無人駕駛汽車研究領域，如何完整、準確、實時、魯棒地實現三維場景的環(huán)境建模一直是研究的重點和難點。由于能夠通過非接觸掃描方式精確獲取三維環(huán)境信息，Velodyne三維激光雷達在無人駕駛汽車上得到廣泛的應用。本文基于Velo

2、dyne三維激光雷達原始點云數據研究無人駕駛汽車的三維環(huán)境建模和路權時空態(tài)勢圖構建技術，具體研究內容包括以下幾個方面:
　　(1)系統(tǒng)闡述無人駕駛汽車環(huán)境建模相關概念和國內外研究現狀，對比分析三維環(huán)境建模傳感器的優(yōu)缺點，重點介紹三維激光雷達用于各種環(huán)境要素的主流建模方法。
　　(2)研究Velodyne原始數據點云分割方法。針對三維激光雷達原始數據在不同工作環(huán)境下的點云形態(tài)差異問題，通過研究無向圖結構的多特征、寬閾值、分層次

3、道路區(qū)域分割算法，實現對三維激光雷達原始數據點云的精確、可靠分割，在此基礎上構建準確的障礙物柵格圖。
　　(3)研究基于障礙物柵格圖的道路邊界檢測方法。提出一種基于道路形態(tài)分析的邊界提取方法，通過獲取道路趨勢和道路寬度分布信息，降低路內障礙物和邊界間斷對于道路邊界提取所產生的影響。利用車輛自身位姿變化進行道路邊界預測，在此基礎上，通過激光雷達原始點云數據生成的最大最小高度差圖實現道路邊界更新，從而有效提高道路邊界檢測的實時性和連續(xù)

4、性。
　　(4)研究動態(tài)障礙物建模和路權時空態(tài)勢圖構建方法。通過研究Velodyne掃描線鄰域分布信息實現動態(tài)障礙物提取以提高動態(tài)障礙完整性。在此基礎上，提出一種基于PCA算法的障礙物形態(tài)信息分析方法，通過與四叉樹多障礙物分布形態(tài)融合來提高交通擁擠狀態(tài)下動態(tài)障礙物的匹配精度。利用卡爾曼濾波對動態(tài)障礙物動態(tài)特性建模，預測未來時刻障礙物分布以構建時空障礙物柵格圖，并對其進行距離變換獲取路權時空態(tài)勢圖。通過各種環(huán)境要素模型的融合，路權時