基于多线激光雷达的障碍检测与环境重建

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1、万方数据第40卷第6期2006年6月浙江大学报(工学版)JournalofZhejiangUniversity(EngineeringScience)V01．40No．6Jun．2006基于多线激光雷达的障碍检测与环境重建于春和1’2，陈国斌1，刘济林1(1．浙江大学信息与电子工程学系，浙江杭州310027；2．沈阳航空工业学院电子工程系，辽宁沈阳110034)摘要：针对越野环境中自主导航车(ALV)的导航问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的障碍检测算法．通过分析多线激光雷达的扫描数据，依次进行候选障碍点提取、非障碍

2、扫描点滤除和聚类分割获取障碍信息，使用卡尔曼滤波算法对目标障碍位置进行跟踪和滤波处理，并结合自主导航车上差分全球定位系统／惯性导航系统(DGPS／INS)的位置和姿态信息进行联合定位，对ALV途经的周围环境进行了三维地图重建．试验结果表明，该算法稳定可靠，跟踪的位置误差可以降低到10cm以内，有效地解决了越野环境下的障碍检测问题，同时成功地完成了环境场景的重建．关键词：激光雷达；障碍检测；地图重建；卡尔曼滤波中图分类号：TP242．6文献标识码：A文章编号：1008—973X(2006)06—1066—05bst

3、acledetectionandmapreconstructionusingmulti--layerlaserradarYuChun—hel”，CHENGUO—binl，LIUJi-linl(1．DepartmentofInformationScienceandElectronicEngineering，ZhengjiangUniversity，Hangzhou310027，China；2．DepartmentofElectronicEngineering，ShenyangInstituteofAeronauti

4、calEngineering，Shenyang，110034，China)Abstract：Aimedattheautonomouslandvehicle(ALV)navigationprobleminacross—countryenviron一／nent，anobstacledetectionalgorithmbasedonKalmanfiltertheorywasproposed．Scandatafrommulti—layerlaserradarwereanalyzed．Afterthecandidateob

5、staclepointswereextracted，thenon—obstaclescan—ningpointswereeliminated，andthentheobstaclepointswereclusteredandsegmentedtoretrieveobsta—clesinformation．ThepositionsofobjectobstacleswerefilteredandtrackedusingKalmanfilteralgorithm．BycombiningtheALVpositionandp

6、oseinformationfromdifferenceglobalpositionsystem／inertialnavi—gationsystem(DGPS／INS)，athree—dimensionenvironmentmapalongALVroutewasrebuilt．Experi—mentalresultsshowthattheproposedalgorithmisrobustandreliable，andthatthetrackingpositioner—rorsdecreasebelow10cm．T

7、healgorithmcansolvetheobstacledetectingproblemincross—countryenvi—ronment，andrebuildtheenvironmentmapsuccessfully．Keywords：laserladar；obstacledetection；mapreconstruction；Kalmanfiltering近年来，移动机器人[1‘2]、自主导航车口]、车辆的辅助驾驶n’51研究与应用日益增多，二维激光雷达以其高的测距精度及角度分辨率，已在室内及室外的障

8、碍检测系统中获得了广泛的应用．由于二维激光雷达仅具有一个激光束扫描平面，障碍点定义为高于地平面的扫描点，它不具有判断物体高度的功能，故只适于在室内或室外较为平坦的路面，而对于室外起伏地面，它将变得十分困难且很难获得稳定可靠的结果．越野环境下障碍检测的困难主要体现在以下两个方面：1)斜坡易被误认为障碍；2)由于车体的颠簸、障碍的遮挡及雷达自身盲区等原因，很难获得连续的障碍信