SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000環境感知方法研究*
隨著現代化進程的加速推進,無人運動平臺扮演著日益重要的角色,其中環境感知技術是無人運動平臺中關鍵技術之一。為此,以旅行家二號試驗車、SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000以及慣性傳感集成模塊為實驗平臺,針對無人運動平臺的障礙物的檢測以及無人運動平臺的定位問題展開了深入討論。

SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000環境感知方法研究*
在障礙物檢測方面,以SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000數據為基礎,首先利用閾值濾波和改進的中值濾波算法對數據進行預處理,然后借助激光雷達數據的上下文豐富障礙物的數據量,zui后通過聚類算法對障礙物進行了識別。同時提出利用凸包算法解決了聚類過程中存在的冗余聚類信息,這種方法大大提高了系統的魯棒性。針對無人運動平臺的定位問題。首先對無人運動平臺的運動模型進行了分析,并確定了影響無人運動平臺定位準確度的因素,然后通過IF-THEN模糊預測模型對無人運動平臺的定位誤差進行了估計。zui后通過SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000前后幀特征數據對無人運動平臺的定位估計進行了*處理。數據結果顯示基于模糊預測和SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000特征數據的定位算法要優于單純依靠慣性器件的定位信息。在無人運動平臺的硬件及軟件系統方面,以旅行家二號試驗車為移動平臺,通過SICK二維激光獲取環境感知信息、ASV940慣性傳感器TIM310-1030000集成模塊獲取運動信息、移動電腦進行算法運行。在軟件方面,基于VS2010平臺,實現了激光雷達數據實時采集功能界面、旅行家二號試驗車的運動控制界面、慣性傳感器TIM310-1030000集成模塊信息顯示界面以及算能選擇界面。在實驗過程中,分別在動態、靜態環境中對障礙物識別算法進行了驗證。實驗表明,兩類環境中CBFD聚類算法(基于峰值點的聚類算法)在聚類合理性上均優于K均值聚類算法和ISODATA聚類算法(迭代自組織數據分析算法)。 

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