基于三维激光雷达的无人船目标检测

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1、分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于三维激光雷达的无人船目标检测硕士研究生：赵玉梁指导教师：刘利强副教授学科、专业：控制科学与工程论文主审人：李刚副教授哈尔滨工程大学2018年1月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于三维激光雷达的无人船目标检测硕士研究生：赵玉梁指导教师：刘利强副教授学位级别：工学硕士学科、专业：控制科学与工程所在单位：自动化学院论文提交日期：2018年1月论文答辩日期：2018年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertatio

2、nfortheDegreeofM.EngUnmannedsurfacevehicletargetdetectionbasedon3DLidarCandidate:YuliangZhaoSupervisor:Prof.LiuLiqiangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlScienceandEngineeringDateofSubmission:January,2018DateofOralExamination:March,2018U

3、niversity:HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关

4、规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（

5、签字）：日期：年月日年月日摘要无人船是一种多种功能于一体的水面人工智能平台。无人船平台对环境感知的需求是多方面的，在低速行进执行任务过程中，重要的一点就是目标检测，并能在目标检测基础上，对目标进一步进行识别和分类，以便进行避碰操作或任务变更。在目前的传感器中，三维激光雷达由于其测距精度高、探测范围较大等优点作为本目标检测系统的主要传感器。因此本文研究的重点是基于安装在无人船平台的三维激光雷达的实时目标检测，并进一步扩展进行目标的识别。本文将主要实现周围环境信息中目标的检测，为了将目标检测结果更近一步分析，将根据根据目标

6、检测的结果进行识别。目标检测方面首先介绍了采用的VelodyneVLP-16三维激光雷达传感器，并对坐标校准的内参模型与外参模型进行了分析，对激光雷达的数据进行预处理。然后采用基于栅格地图的点云处理及目标检测识别方法，将原始三维激光雷达点云进行栅格化，并进一步进行了属性判断。为了减小干扰噪声，分别进行栅格地图中的悬空点、单点滤除。由于栅格地图检测易产生欠分割，采用基于点云梯度分割方法进行栅格地图法的补充，对激光束回波点进行梯度分割，为栅格地图聚类提供有效依据，在聚类后进行了目标的轮廓特征提取。对于目标识别及分类，本文将

7、无人船环境中的目标分为三大类：船只、水面小目标、其他非水面目标。分类的主要思想是先进行水面目标及非水面目标区分，然后在水面目标中根据几何特征来区分船只。针对船只的几何形状复杂难以识别等问题，提出了三种有针对性的特征描述：回波强度特征、高度分布特征和姿态性质。最后根据目标的栅格地图特征，实现了基于支持向量机分类器的实时目标检测。并在车载平台进行了模拟实验，验证了本文目标检测特征的有效性，并且整体系统能有较好的目标检测精度和实时性能。关键词：无人船；目标检测；目标识别；三维激光雷达ABSTRACTTheUnmannedSu

8、rfaceVehicle(USV)isamulti-functionalsurfaceartificialintelligenceplatform.TheUSVplatform'sdemandforenvironmentalawarenessismulti-faceted.Intheprocessofexecutingmissio