摘要智能机器人要实现在未知环境下的自主导航,都必须以有效而可靠的环境感 知为基础,因此障碍物检测是智能机器人环境理解领域的重要研究内容。依赖于 一种传感器或多种传感器的组合,并配以合适的传感器信息处理方法,智能机器 人才能得到一些对自身所处环境的估计,进而做出决策。单线激光雷达具有扫描 周期短,测距精度高,单帧数据量小的特点,非常适用于实时紧急避障的应用场 合。本文使用单线激光雷达对前方区域进行扫描,采集一定量的数据,利用聚类 方法将一帧激光雷达数据分段,对扫描数据中的噪点进行优化处理,进而提取各 分段几何特征,给出前方区域的二维结构化判断,从而达到障碍物检测的目的。60411      
毕业论文关键词  智能机器人   激光雷达   环境感知   障碍物检测         
 Title   Obstacle Detecting Based On Single-line Lidar       
Abstract  If intelligent robot want to achieve autonomous navigation in an unknown  environment,  it  must be based  on  effective and reliable context-aware,  so  obstacle detecting is an important research field of environmental  understanding of intelligent robot。 Dependent on a sensor or a combination  of a variety of sensors, and with a suitable processing method of sensor  information, so that intelligent robot could get some estimates of their  own surroundings, and then make a decision。 The single-line lidar  has some  features,such as a  short  scan cycle, high precision distance measurement,  a small amount of a single frame of data, so it is very suitable for the  applications of real-time emergency obstacle avoidance。 In this article,  we scanned the front area by using the single-line lidar, collected a  certain amount of data, segmented a frame data of lidar by using the  clustering method, optimized the noise points in the scan data, and then  extracted the geometric features of each segment, estimated the  two-dimensional structure of front ares, so as to achieve the purpose of  obstacle detecting。     
Keywords    Intelligent robots  lidar  context-aware  obstacle detecting 

目次

1绪论1

1.1问题背景与研究意义...1

1.2国内外研究现状...1

1.3论文主要工作和结构安排...2

2传感器介绍和数据采集3

2.1传感器介绍...3

2.1.1传感器简介...3

2.1.2传感器特点...4

2.1.3主要性能参数.4

2.2数据采集4

3数据聚类7

3.1数据聚类的相关概念...8

3.1.1结构性聚类...8

3.1.2分散性聚类...8

3.2聚类雷达数据.9

3.2.1直接对比距离远近的方法...9

3.2.2对比相邻两点间距离的方法10

3.2.3对比期望弧长和实际距离的方法11

3.2.4优化雷达数据14

4障碍物检测.19

4.1直线拟合19

4.2二次优化点簇21

4.3优化后的拟合直线24

4.4绘制拟合直线和障碍物外形24

4.4.1绘制拟合直线24

4.4.2分析障碍物外形..26

5结论和展望.31

致谢32

参考文献...33

1  绪论  1.1  问题背景与研究意义  智能机器人在持续工作时间、判断精度和承受能力等方面具有独特的优势,可以 代替人类在某些复杂有害或潜在危险的环境下工作,因而在各个领域有着广泛的应用。 随着计算机科学、通信传感、模式识别、人工智能和自动控制等技术的不断进步,智 能机器人的应用不断延伸,已经涉及建筑、矿业、核工业、水下空间的测量、勘探和 采掘,以及军事领域的巡逻、排爆、危险品运输、前线作战和后勤支援等方面[1] 。  智能机器人的关键技术大致包括定位技术、控制技术和安全技术三个方面。而定 位技术是智能机器人最基本的环节,任何一种智能机器人,要实现在未知环境下的自 主导航,都必须以有效而可靠的环境感知为基础。因此障碍物检测是智能机器人研究 领域中的热点问题,也是环境理解领域的重要研究内容[1,2,3] 。依赖于一种传感器或多 种传感器的组合,并配以合适的传感器信息处理方法,智能机器人才能得到一些对自 身所处环境的估计,进而做出决策[4] 。障碍检测系统的根本目的是为了检测出智能机 器人前方的障碍物,为智能机器人提供安全保障。 

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