激光测距雷达及其在移动机器人中的应用

本文较为全面地介绍了激光测距雷达的基本类型及典型产品，重点综述了激光测距雷达在移动机器人中的应用及存在的问题与今后的发展趋势．     

基于多传感器数据融合的环境理解及障碍物检测算法

本文研究了移动机器人中基于Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据推理理论的多传感器数据融合技术．通过融合由ＣＣＤ彩色摄像机获取的２Ｄ彩色图像及由激光测距成像雷达获取的３Ｄ距离图像，移动机器人的环境理解及障碍物检测的可靠性与精度比在任何单一传感器所获得的信息的基础上有了很大的提高．文中探讨了移动机器人中视觉信息融合的许多具有较大难度的实际问题，取得了有意义的结果．     

新体制民用雷达与实时信息处理研究

随着天线制造技术、超宽带技术、合成孔径技术和信息处理技术的发展,雷达的体积不断减小,探测精度和成像分辨率大大提升,雷达开始在民用领域中活跃起来,尤其是应用于穿透成像、微波遥感成像、滑坡监测和机场异物检测等领域的民用雷达发展十分迅速。为了让民用雷达在复杂的自然环境中具有更高、更稳定的性能,雷达信息处理技术一直在不断创新。本文介绍了民用雷达的新趋势和新技术,以及探墙雷达、微型SAR、边坡雷达和异物检测（Foreign object debris,FOD)雷达实时信息处理的关键问题和解决方案。     

POS数据在机载干涉SAR运动补偿中的应用

提出了一种利用高精度的定位定向系统(POS)数据,在SAR成像阶段实现机载干涉SAR运动补偿及图像配准的成像处理方法。该方法针对机载干涉SAR系统的双天线雷达数据对的特点,在成像阶段直接利用高精度的POS数据完成干涉SAR图像对的位置误差补偿、干涉相位误差补偿以及自动配准等过程。实际处理结果表明,该方法可以有效地提高机载干涉SAR的图像质量,改善复图像对之间的相干性,非常适用于机载双天线干涉SAR雷达数据的成像处理过程。     

星载双天线干涉SAR基线高精度测定

星载干涉合成孔径雷达(InSAR)基线的高精度测定是获取地面数字高程信息的关键技术,针对双天线InSAR系统,采用光学系统测量和激光测距联合法。其中,光学系统用于测量基线指向,根据3点T型标志点,给出近似解析解确定算法;由于光学成像测量在相机视轴方向精度不高,需采用激光测距方法,通过信号混频FFT检测相位,最终确定基线长度。模拟结果显示,光学测量与激光测距相联合可高精度确定干涉基线矢量。     

三维成像雷达高度计在海冰厚度估算中的误差研究

海冰是全球气候系统中最为重要的指示因子之一,海冰厚度作为描述海冰变化的重要参数,对研究区域热量调节、气候变化等有重大意义。现有高度计在海冰监测中存在空间分辨率低、观测刈幅窄等弊端,而新型三维成像雷达高度计以小入射角以及短基线干涉测量技术可实现宽刈幅、高精度的海面测量,在海冰监测中有巨大的潜力。从干涉测高原理入手,基于交轨距离分析三维成像雷达高度计的斜距测量误差、基线倾角误差、基线长度误差、干涉相位误差对测高精度的影响,并对上述误差构成的测高总误差进行仿真分析,结合海冰分布图像以及海冰厚度估算原理,探究提高海冰厚度估算精度的因素。实验发现：利用干涉相位与基线倾角的相关性对基线倾角误差进行改正,可提高三维成像雷达高度计在海冰厚度估算的精度,使海冰厚度的估算误差由85.47 cm降至70.23 cm,精度提高17.83%。     

一种结合ARMA的高精度穿墙雷达成像算法

雷达穿墙检测是一项新颖的探测技术,简要介绍了一种基于连续波的双频多普勒雷达以及应用这种雷达检测障碍物后运动目标的基本成像算法。分析了这种算法的主要特点,并针对其主要的缺陷,提出了一种新颖的ARMA（Auto-Regressive Moving Average）修正模型,成功改善了多普勒雷达中普遍存在的低分辨率和频谱混叠问题。对传统算法和基于ARMA模型算法的成像进行了仿真,成像结果验证了改进算法的先进性和有效性。     

基于稀疏贝叶斯学习的雷达目标成像技术

利用傅立叶变换进行雷达目标成像,分辨率受瑞利准则的限制;超分辨成像技术能最著改善雷达图像的分辨率,但算法的复杂性急剧增加并且正则化参数不易选取.以稀疏贝叶斯学习为基础,针对雷达成像系统的结构特点,提出了一种基于快速傅立叶变换(FFT)和分块托普里兹(Toeplitz)系统的快速超分辨成像算法.算法无需存储系数矩阵,极大地降低了存储量和运算量.进一步,通过寻找拟合误差曲线和稀疏性度量函数曲线的交点实现了正则化参数的方便选择.仿真结果表明,算法对雷达目标图像具有良好的分辨率增强能力.     

机载脉冲多普勒雷达DBS成像实验研究

脉冲多普勒雷达是现代战斗机普遍采用的一种典型雷达体制。多普勒波束锐化（DBS）已成为机载脉冲多普勒雷达在空／地工作模式中对地面进行高分辨成像的有效途径,因而受到了国内外广泛的重视。本文首先分析了DBS技术的基本原理及其实现步骤,针对载机惯导参数误差较大的实际情况,应用本文提出的新的多普勒质心估计算法－－“曲线拟合相位较正叠代算法”,对某型脉冲多普勒雷达的实测数据进行了成像处理实验研究,给出了实测数据的DBS成像结果,证明了处理过程的有效性。     

随机相位噪声对成像的影响及其改善方法

从雷达成像的原理出发,分析了方位向随机相位误差对点目标成像的影响,提出了通过对线性调频信号模糊图进行旋转,矩阵奇异值分解来减弱随机相位噪声影响的方法。仿真结果表明,该方法能有效地减弱随机相位对成像噪声的影响。     

一种新的远距离超声测障传感器时变增益电路

在地面自主车辆的导航与控制研究中,远距离超声传感器对于障碍检测具有重要意义。针对加大发射功率和减小死区距离,提高探测灵敏度和信号饱和、自激振荡之间的矛盾,提出了一种基于TL026控制芯片的超声传感器时变增益电路设计方案,并在此基础上实现了远距离超声测距系统。野外环境中的实验结果表明,时变增益方案显著提高了超声传感器的有效探测范围。     

基于激光测距仪的障碍物检测的仿真研究

为了进行准确和有效的导航,提出了利用机器人的车载激光测距仪来检测环境中的障碍物.利用激光测距仪对机器人的局部环境建立栅格地图,在该模型下对障碍物进行检测.针对连续变化时刻(t-1)和(t)下的两帧“图像”,在极坐标系中进行障碍物分割,根据分割结果建立障碍物链Object_ List (t-1)和Object_ List (t),计算出各特征参数,并作进一步的匹配和分类分析.如果存在动态障碍物,估计出相应的运动参数,更新得到t时刻的动态障碍物集Dob (N).为了验证算法的有效性,利用visual C++进行仿真,仿真实验结果表明,该方法进行环境中的动静态障碍物的检测是可行的和有效的.     

移动机器人基于三维激光测距的室内场景认知

研究了移动机器人在室内三维环境中的场景认知问题.室内场景框架具有结构化特性,而室 内多样化的物体则难以进行模型化表述. 本文利用区域扩张算法进行平面特征的提取,并根据平面属性及其相互间的空间关系,完成室 内场景框架的辨识.为了借鉴图像处理领域的物体识别方法, 本文提出一种基于Bearing Angle模型的激光测距数据表述方法,从而将三维点云数据转换为二维Bearing Angle图. 同一类物体中的个体形态具有多样性,同时观测视角也导致激光测距数据的显著差异.针对这些 问题,采用一种基于Gentleboost算法的有监督学习方法, 并利用物体碎片及其相对于物体中心的位置作为特征,从而完成室内场景中的物体认知. 利用室内场景框架辨识结果在Bearing Angle图中进行天棚、地面、墙壁、房门等区域的标记,并利用所产生的语义信息去除错误的认知结果,从而有助于提高识别率. 利用实际机器人平台所获得的实验结果验证了所提方法的有效性.     

基于多传感器信息的前方障碍物检测

月球环境感知是月球车自主导航的关键,月表石块将成为月球车行驶的主要障碍物之一,而依靠单一传感器获取障碍物信息都有局限性。充分利用单目视觉与激光雷达的优势资源,建立传感器信息融合系统。首先,基于模式识别理论的Fisher准则函数二值化CCD图像,并采用阈值面积消除法滤掉小面积区域,再根据8连通判别算法对石块进行标记后,对二值图像分别进行水平和垂直投影变换,画出石块的矩形区域。然后,利用激光雷达的面扫描功能实现融合系统的标定,再基于图像信息确定线扫描的初始位置并进行线扫描,获得障碍目标的三维数据并对其进行中值滤波和聚类分析,进而求取石块的距离、宽度及大致形状信息。     

光纤传感器与激光测距的物位传感器设计

以固体火箭发动机推进剂装药物位检测系统研究为背景,采用基于光纤传感器与激光测距原理的非接触式物位检测方案,使用光纤传导激光,使带电设备远离检测现场,可以在检测现场完全不带电的情况下实现高精度物位检测。系统通过主控单元可以控制多个传感器实现多点同时检测,从而能够在装药表面不是绝对平面的情况下得到更为可靠的检测结果。     

车载单线激光雷达成像分割及噪声检测算法水

针对国内外已有的激光雷达2D成像分割聚类算法,提出了基于ABD(adaptive breakpoint detector)算法检测分割点后的再次分割聚类判定的方法,通过实验对比可以发现,改进后的算法使分割效果更加理想.针对激光成像中的噪声数据,提出了基于上述改进分割算法的有效简易检测算法,噪声点检测效果理想.针对激光雷...     

A Stochastic Map Building Method for Mobile Robot using 2-D Laser Range Finder

This paper presents a stochastic map building method for mobile robot using a 2-D laser range finder. Unlike other methods that are based on a set of geometric primitives, the presented method builds a map with a set of obstacle regions. In building a map of the environment, the presented algorithm represents the obstacles with a number of stochastic obstacle regions, each of which is characterized by its own stochastic parameters such as mean and covariance. Whereas the geometric primitives based map sometimes does not fit well to sensor data, the presented method reliably represents various types of obstacles including those of irregular walls and sets of tiny objects. Their shapes and features are easily extracted from the stochastic parameters of their obstacle regions, and are used to develop reliable navigation and obstacle avoidance algorithms. The algorithm updates the world map in real time by detecting the changes of each obstacle region. Consequently, it is adequate for modeling the quasi-static environment, which includes occasional changes in positions of the obstacles rather than constant dynamic moves of the obstacles. The presented map building method has successfully been implemented and tested on the ARES-II mobile robot system equipped with a LADAR 2D-laser range finder.     

机载激光扫描测距仪的误差分析

对机载激光扫描测距仪在实际测量中的扫描角、目标表面倾斜度、激光束发散角效应、GPS定位精度及INS姿态测量精度等可能引起测量误差的因素进行了分析,并给出了定量化的评估,为机载激光扫描测距系统的测距精度的提高和测距性能的改进提供了有益的参考依据。     

Range image smoothing and completion utilizing laser intensity

In this paper, we propose new denoising techniques for a deteriorated range image taken by a laser scanner. Laser scanner acquires a range value from the scanner to the target by measuring the round-trip time of the emitted laser pulse. At the same time, they can obtain the strength of the reflected light as a side product of the range value. Focusing on the laser intensity, we propose two denoising techniques for a deteriorated range image utilizing the intensity image: smoothing by extended bilateral filter, and completion by belief propagation. The extended bilateral filter makes use of laser intensity in addition to the spatial and range information in order that we can smooth a range image corrupted by noises while the geometric features such as jump and roof edges are preserved. The range image completion technique with belief propagation restores a deteriorated range image using the adjacent range values and the corresponding intensity values simultaneously. We conduct simulations and experiments using synthesized images and actual range images taken by a laser scanner and verify that the proposed techniques suppress noise while preserving jump and roof edges and repair deteriorated range images.