基于激光雷达数据的火星表面障碍物识别

P237; 火星车的环境感知能力是其进行智能移动和探测的基础,而障碍物检测识别是环境感知中的一个重要方面,识别效果直接决定了火星车工作能力和安全性.本文提出一种基于激光雷达数据的火星表面障碍物自动识别方法.通过获取的激光雷达点云数据,首先在分析激光反射强度理论的基础上,通过强度补偿理论将点云强度根据距离、角度因素进行修正,进而构建激光雷达强度值与目标特征的反射关系.通过大津法自动求取全局阈值,自适应的将火星表面点云分类为障碍物点云和非障碍物点云;然后通过曲率约束剔除不符合条件的障碍物点云;最后利用基于八叉树叶节点的连通性聚类,实现火星表面障碍物点云的识别.模拟实验结果表明,该方法可实现激光雷达...

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Published in光电工程 Vol. 50; no. 2; pp. 101 - 111
Main Authors 陈海平, 李萌阳, 曹庭分, 严寒, 张亮, 张尽力, 王成程
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国工程物理研究院激光聚变研究中心,四川 绵阳 621900 2023
Subjects
激光雷达
火星表面
点云数据
障碍物识别
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ISSN1003-501X
DOI10.12086/oee.2023.220240

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Summary:P237; 火星车的环境感知能力是其进行智能移动和探测的基础,而障碍物检测识别是环境感知中的一个重要方面,识别效果直接决定了火星车工作能力和安全性.本文提出一种基于激光雷达数据的火星表面障碍物自动识别方法.通过获取的激光雷达点云数据,首先在分析激光反射强度理论的基础上,通过强度补偿理论将点云强度根据距离、角度因素进行修正,进而构建激光雷达强度值与目标特征的反射关系.通过大津法自动求取全局阈值,自适应的将火星表面点云分类为障碍物点云和非障碍物点云;然后通过曲率约束剔除不符合条件的障碍物点云;最后利用基于八叉树叶节点的连通性聚类,实现火星表面障碍物点云的识别.模拟实验结果表明,该方法可实现激光雷达点云中的火星表面障碍物有效提取,典型障碍物识别精度接近90%,为基于火星车障碍物检测和环境感知相关研究提供借鉴.
ISSN:1003-501X
DOI:10.12086/oee.2023.220240