激光-视觉融合环境感知方案：自动驾驶地图构建关键技术

自动驾驶系统的环境感知是至关重要的，因为它需要准确地理解机器人的周围环境，以便进行有效的路径规划和避障。本文由作者"混沌无形"在2022年9月19日撰写，主要探讨了MCR机器人如何通过结合激光雷达和双目视觉技术实现高效的环境感知建模。 MCR机器人搭载的传感器主要包括ZED双目相机和激光雷达，它们在自动驾驶中的角色是获取实时的三维环境数据。双目相机提供RGBD信息，不仅适用于室内外环境，而且能提供丰富的色彩和深度信息，弥补了激光雷达的单一平面对象识别的不足。然而，双目相机存在一定的视场角盲区，这需要通过合理的传感器布局来减轻影响。 激光雷达则提供高精度的点云数据，特别适合构建二维地图，但由于成本和技术限制，通常选择2D版本以平衡精度和经济性。尽管3D激光雷达在准确性上更胜一筹，但价格较高，不适合大规模部署。 本文的核心内容包括对传感器特性和环境特征的深入分析，设计出针对障碍物和道路的感知建模方法，以及机器人在环境中的定位算法。通过将这两种传感器的数据融合，可以创建一个轻量级、易于处理的规划地图，用于支持机器人的运动规划。 为了构建这个模型，机器人等效几何模型被优化设计，使得地图能够适应各种复杂道路条件，同时保持足够的灵活性。通过这种方式，自动驾驶系统能够更好地理解和适应环境，提高整体系统的可靠性和性能。 总结来说，本文提供了关键的技术路径，即利用激光雷达的精确度和双目视觉的多样性，构建出一种兼顾精度和效率的环境感知方案，这对于自动驾驶车辆的安全行驶至关重要。同时，它也展示了在实际硬件设计中如何权衡不同传感器的优势，以满足特定应用场景的需求。