激光雷达障碍物检测与跟踪技术研究

"这篇学位论文主要探讨了基于激光雷达的障碍物检测与跟踪技术，作者是曾文浩，由王涛教授指导，属于电气工程专业，于2021年5月在西南交通大学完成。论文内容包括激光雷达的坐标系标定、障碍物检测算法的设计以及目标跟踪方法的研究。" 在激光雷达的障碍物检测与跟踪中，论文首先介绍了激光雷达的坐标系标定。这一部分涉及到非刚性变换中的NDT( Normal Distributions Transform)匹配算法，通过这种方法，可以校准两台或多台激光雷达之间的相对位置和姿态，得到旋转和平移的转换矩阵，从而实现不同坐标系的统一，这对于多传感器融合和环境感知至关重要。 接着，论文详述了激光雷达的障碍物检测算法设计。作者针对原始点云数据，利用极坐标栅格滤波技术去除地面点，有效减少了无关点云数据的影响，提高了后续处理的效率。在DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的基础上，论文提出了改进策略，包括自适应搜索参数和“代表点”生长法，以解决DBSCAN在实时性和适用性上的不足。同时，通过最小包裹矩形对检测到的点云集合进行三维边框拟合，提取出障碍物的特征，增强了检测的准确性。 最后，论文还涉及了激光雷达的目标跟踪设计，尽管这部分内容在摘要中未详细展开，但可以推测作者可能采用了基于卡尔曼滤波器或者粒子滤波器的跟踪方法，结合激光雷达的连续测量更新目标状态，实现动态环境中障碍物的稳定跟踪。 这篇论文深入研究了激光雷达在自动驾驶、机器人导航等领域中的关键应用，其研究成果对于提升系统的障碍物识别和跟踪能力具有实际意义。通过这些技术，可以更准确地识别和预测环境中的动态障碍物，为智能系统的决策制定提供强有力的支持。