基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法.pptx

基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法汇报人：2024-01-24

CATALOGUE目录引言三维激光雷达原理及数据处理无人船障碍物自适应栅格表达方法实验设计与结果分析结论与展望

01引言

随着无人船技术的快速发展，障碍物检测与避障技术成为无人船导航领域的研究热点。三维激光雷达作为一种高精度、高效率的环境感知传感器，被广泛应用于无人船障碍物检测中。自适应栅格表达方法能够实现对障碍物的快速、准确表达，为无人船的避障决策提供重要依据。研究背景与意义

国内外学者在基于三维激光雷达的无人船障碍物检测方面开展了大量研究，取得了显著成果。目前，基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法已成为研究热点，但仍存在一些问题亟待解决，如栅格分辨率自适应调整、动态障碍物检测等。未来发展趋势将更加注重多传感器融合、深度学习等技术在无人船障碍物检测中的应用。国内外研究现状及发展趋势

本文主要研究内容及创新点本文提出了一种基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法，实现了对障碍物的快速、准确表达。针对传统栅格表达方法固定分辨率的局限性，本文提出了一种自适应调整栅格分辨率的方法，提高了障碍物检测的准确性和实时性。通过实验验证，本文所提方法在各种复杂环境下均能有效实现对障碍物的自适应栅格表达，为无人船的避障决策提供了重要依据。

02三维激光雷达原理及数据处理

三维激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的光信号，测量光信号往返时间，从而计算出目标物体的距离和方位。激光发射与接收激光雷达采用旋转扫描或振镜扫描方式，实现对周围环境的全方位、高分辨率测量。扫描机制在扫描过程中，激光雷达不断采集目标物体的距离、方位和反射强度等信息，生成点云数据。数据采集三维激光雷达工作原理

数据采集与处理流程对原始点云数据进行滤波、去噪等预处理操作，提高数据质量。从预处理后的点云数据中提取出障碍物的形状、大小、位置等特征信息。基于提取的特征信息，采用适当的算法对障碍物进行识别和分类。将识别出的障碍物信息映射到二维栅格地图中，实现障碍物的自适应栅格表达。数据预处理特征提取障碍物识别栅格地图构建

采用ICP（IterativeClosestPoint）等算法对多个点云数据进行配准，将不同视角下的点云数据对齐到同一坐标系下。点云配准将配准后的点云数据进行融合，得到一个更完整、更准确的点云模型。点云融合对融合后的点云数据进行优化处理，如平滑滤波、下采样等，提高数据质量和处理效率。数据优化点云数据配准与融合方法

03无人船障碍物自适应栅格表达方法

123将无人船周围环境划分为大小相等的栅格，每个栅格表示一个空间区域，用于存储障碍物信息。栅格地图基本原理根据激光雷达扫描数据，将障碍物占据的栅格标记为占用状态，形成占用栅格地图。占用栅格地图引入概率模型，表示每个栅格被障碍物占据的可能性，实现更加平滑的障碍物表达。概率栅格地图栅格地图构建原理及算法

根据无人船与障碍物的距离和相对速度，动态调整栅格大小，以适应不同场景下的障碍物表达需求。构建多层不同分辨率的栅格地图，根据需求在不同层级间进行切换，实现自适应的障碍物表达。自适应栅格大小选择策略多层栅格地图动态调整栅格大小

03障碍物分类与识别结合深度学习、机器学习等技术，对障碍物进行分类与识别，为无人船提供更加丰富的环境感知信息。01基于栅格地图的障碍物识别通过分析占用栅格地图或概率栅格地图，识别出障碍物的位置、形状等信息。02障碍物跟踪算法采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，对识别出的障碍物进行跟踪，预测其未来位置和运动状态。障碍物识别与跟踪方法

04实验设计与结果分析

高性能计算机，配备三维激光雷达传感器和无人船控制系统。硬件ROS（机器人操作系统）环境，用于数据处理和算法实现。软件实验环境与参数设置

设置合适的扫描频率、分辨率和探测范围，以获取准确的环境信息。激光雷达参数无人船控制参数栅格地图参数调整船速、航向和舵角等参数，以适应不同场景下的航行需求。设定合适的栅格大小、分辨率和更新频率，以实现对障碍物的自适应表达。030201实验环境与参数设置

实验结果无人船能够准确识别并避开静态障碍物，如岸边树木、建筑物等。结果分析通过三维激光雷达对环境的精确感知，结合自适应栅格表达方法，无人船能够实时更新障碍物信息并做出相应避障决策。场景一静态障碍物环境不同场景下实验结果展示

场景二动态障碍物环境实验结果无人船能够实时感知并响应动态障碍物的移动，如其他船只、漂浮物等。结果分析自适应栅格表达方法能够实时更新障碍物信息，并结合无人船的控制系统实现动态避障。不同场景下实验结果展示

实验结果无人船能够在复杂水域环境中稳定航行，并准确识别多种类型障碍物。结果分析通过高精度三维激光雷达感知和自适应栅格表达方法，无人船能够在复杂水域环境中实现