基于激光测距雷达和车载GPS的动态障碍物检测

动态障碍物避障算法用于处理机器人或无人车等智能系统在运动中遇到障碍物的情况，通过实时感知和决策，规避障碍物以确保安全、高效的移动。

以下是一些常见的动态障碍物避障算法：1. 基于激光雷达的避障算法：-使用激光雷达传感器获取环境中障碍物的位置信息，然后通过构建地图进行路径规划。

常见的算法包括A*算法、D*算法等。

激光雷达可以提供高精度的障碍物位置信息，但对于透明或反光的障碍物可能不够敏感。

2. 基于视觉的避障算法：-使用摄像头或深度相机获取环境图像，通过计算图像中的障碍物来进行避障。

深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）或实例分割算法，可用于实时识别和定位障碍物。

3. 基于超声波的避障算法：-利用超声波传感器获取周围环境中障碍物的距离信息，根据距离信息进行避障决策。

这种方法简单、实时性好，但对于复杂环境和小尺寸障碍物的处理能力有限。

4. 基于雷达的避障算法：-使用雷达传感器获取环境中障碍物的位置和运动信息，通过雷达扫描建立环境地图，并采用运动预测来规避障碍物。

常见的算法有基于最小生成树的方法、动态窗口法等。

5. 模型预测控制（MPC）：- MPC算法通过建立系统动力学模型，对机器人或车辆的未来状态进行预测，并根据预测结果进行路径规划和控制。

这种方法适用于需要考虑动力学约束的系统，能够有效应对动态障碍物。

6. 深度强化学习：-利用深度强化学习方法，通过在仿真环境或真实场景中训练智能体，使其学会规避障碍物的策略。

这种方法适用于复杂、未知的环境，并能够实现端到端的学习和决策。

在实际应用中，通常会结合多种传感器信息和算法，形成综合的避障系统，以提高避障性能和适应性。

算法的选择取决于具体的应用场景、传感器配置和系统要求。

自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术研究与评估随着科技的不断进步，自动驾驶技术正在逐渐成为现实。

其中，障碍物检测与识别技术是实现自动驾驶的关键之一。

本文将对自动驾驶车辆中的障碍物检测与识别技术进行深入研究与评估。

障碍物检测与识别技术在自动驾驶车辆中的重要性不言而喻。

它的主要任务是通过感知系统获取周围环境信息，用于实时识别和检测道路上的障碍物，包括其他车辆、行人、动物、交通标识、路障等。

只有准确地识别和判断周围障碍物的位置、形状、类型和移动状态，自动驾驶系统才能做出正确的决策和安全的行驶。

在障碍物检测与识别技术的研究与评估中，传感器是关键的工具之一。

常用的传感器包括摄像头、激光雷达（LIDAR）、超声波传感器和毫米波雷达。

摄像头可用于获取图像信息，通过计算机视觉算法进行障碍物检测与识别；激光雷达可提供高精度的三维点云数据，用于构建场景模型并检测障碍物；超声波传感器可实时测量与周围物体的距离，主要用于低速驾驶和近距离检测；毫米波雷达可以在各种天气条件下提供距离和速度信息。

另一个关键的技术是目标检测与识别算法。

目标检测算法在图像或点云数据中寻找障碍物的位置和边界框，并将其与预定义的类别进行匹配和识别。

常用的目标检测方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于机器学习的方法（如支持向量机、卷积神经网络）和基于深度学习的方法（如YOLO、Faster R-CNN）等。

这些方法在不同的环境和场景下都有各自的优势和适应性。

除了传感器和算法，数据集的质量和数量也对障碍物检测与识别的性能有重要影响。

大规模、多样化的数据集有助于模型的训练和泛化能力的提升。

数据集的标注过程需要精确的手动标注，以保证准确性。

同时，障碍物检测与识别的评估指标也需要考虑，如准确率、召回率、漏检率等。

通过评估指标，可以对不同的算法进行比较和选择。

值得注意的是，障碍物检测与识别技术的研究与评估是一个持续不断的过程。

由于场景和环境的多样性，现有的技术仍面临着一些挑战。

车载雷达技术在道路状况检测中的应用随着城市化进程的加快和交通工具的普及，道路状况的监测和管理成为保障道路交通安全和维护道路基础设施的重要任务。

在道路状况检测中，车载雷达技术因其高分辨率、长距离探测和实时监测等优势得到广泛应用。

本文将介绍车载雷达技术在道路状况检测中的应用，并讨论其在道路交通安全和道路管理中的意义和作用。

一、车载雷达技术概述车载雷达技术是指将雷达技术应用于车辆上，通过车载设备实时获取并处理雷达信号，以获得道路状况的相关信息。

车载雷达系统主要由雷达传感器、数据处理单元和显示装置组成。

雷达传感器用于发射和接收雷达波，数据处理单元负责处理雷达信号，显示装置用于显示和记录道路状况数据。

二、车载雷达技术在道路状况检测中的应用1. 道路障碍物检测车载雷达技术可以实时监测道路上的障碍物，如车辆、行人、动物等，并提供相关的距离、速度和方向等信息。

通过对障碍物的检测，驾驶员可以及时采取避让措施，提高行车安全性。

此外，道路维护人员也可以利用这些数据进行道路管理和交通规划。

2. 车辆跟随和自适应巡航车载雷达技术可以实现车辆之间的跟随和自适应巡航，提高道路通行效率。

通过车载雷达系统的实时监测和数据处理，车辆可以根据前车的速度和距离进行自动控制，实现自适应巡航功能。

这不仅提供了更舒适的驾驶体验，还减少了交通阻塞和事故的发生。

3. 车道保持和碰撞预警车载雷达技术可以用于车道保持和碰撞预警系统，提高驾驶员的安全意识和作业效率。

通过车载雷达系统的监测，驾驶员可以及时意识到车辆偏离车道或有碰撞可能，并采取相应的措施进行纠正或避免。

这对于提高道路交通安全和减少交通事故具有重要意义。

4. 道路状态监测和维护车载雷达技术可以实时监测道路的状态，如路面湿滑、坑洼等，并提供相应的数据供道路维护人员进行维护和修复。

通过车载雷达技术的应用，可以及时发现道路状况的变化，减少道路维护时间和成本，提高道路的使用寿命和安全性。

三、车载雷达技术的意义和作用1. 提高道路交通安全性车载雷达技术可以实时监测道路状况和障碍物，并提供相关的数据供驾驶员和道路维护人员参考。

1收稿日期：2020-07-27作者简介：曾祥（1989—），男，博士，工程师，主要从事环境感知技术研究。

基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测曾 祥，蒋国涛，鲍纪宇，刘邦繁，肖志鸿（中车株洲电力机车研究所有限公司，湖南 株洲 412001）摘　要：采用激光雷达对隧道环境中的障碍物进行检测时，海量的隧道点云容易造成虚警。

对此，文章提出了一种基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测方法。

其首先设计了背景点云的滤除策略，根据三维点云生成二维栅格图，并标记隧道边界栅格和地面栅格；对隧道边界栅格点云进行欧几里得聚类和边界曲线估计，根据估计曲线滤除隧道边界点云；对地面栅格点云进行平面估计，根据估计平面滤除地面点云。

接着，对保留的障碍物点云进行欧几里得聚类并提取障碍物的尺寸和位置信息。

最后，应用改进距离准则的全局最近邻算法和卡尔曼滤波算法对障碍物进行跟踪，并设计了基于生命状态转移的目标航迹管理策略。

实验结果表明，本文所提方法不仅能有效消除背景点云的干扰，而且能稳定识别和跟踪隧道内的障碍物。

关键词：环境感知；激光雷达；障碍物识别；点云；隧道；参数估计；距离准则；生命状态转移中图分类号 ：U1；TP24 文献标识码 ：A 文章编号 ：2096-5427(2021)01-0001-08doi:10.13889/j.issn.2096-5427.2021.01.100Detection of Obstacles in Tunnel Based on Vehicle-borne LiDARZENG Xiang, JIANG Guotao, BAO Jiyu, LIU Bangfan, XIAO Zhihong( CRRC Zhuzhou Institute Co., Ltd., Zhuzhou, Hunan 412001, China )Abstract: Massive point clouds introduced by tunnel wall reflection can easily cause false alarms in LiDAR-based detection of obstacles in tunnel environment. A vehicle-borne LiDAR based obstacle-in-tunnel detection methodology is proposed in this paper. Firstly, a strategy of removing background point cloud is designed. 2D grid map is generated from 3D point cloud, and grids corresponding to the tunnel boundary or the ground are labeled respectively. Based on the Euclidean clustering algorithm, the point cloud corresponding to the tunnel boundary is extracted. With the estimation of the parameters of the boundary curves, point cloud corresponding to the tunnel boundary is further removed. Similarily, the point cloud corresponding to the ground is also removed based on the estimation of parameters of a space plane. Subsequently, the obstacles are extracted independently from the remaining point cloud by Euclidean clustering, followed by the estimation of the position and dimensions of all those obstacles. Finally, the obstacles tracking is achieved by means of the global nearest neighbor algorithm with improved distance metric and the Kalman filter, and the track of all obstacles is updated by a customized life state transition strategy. Experimental results show that the proposed method can eliminate the interference of background point cloud effectively and yield stable results of obstacles identification and tracking.Keywords: environment perception; LiDAR; obstacles identification; point cloud; tunnel; parameter estimation; distance metric; life state transition总第469期2021年第1期0 引言激光雷达因具有高测距精度、高分辨率、受光照影响小的优点而被广泛应用于车辆环境感知领域。

一种基于LiDAR-IMU-GNSS系统同步进行车辆定位和路旁杆状物清查的方法袁超;潘文波;陈志伟;黄文宇;李源征宇;杨振宇【期刊名称】《控制与信息技术》【年(卷),期】2024()1【摘要】目前,利用移动激光雷达系统(MLS)收集环境信息并生成路旁杆状物位置清单受设备成本限制,实时性能差。

尽管基于激光雷达的同步定位和建图技术(SLAM)在导航领域得到广泛应用,但尚未有关于同步实时定位和创建路旁杆状物清单的研究。

为此,文章提出一种利用激光雷达技术实现车辆定位和路旁杆状物绝对位置清单创建的方法,旨在构建一个准确而稳健的车辆定位和路旁杆状物清单创建系统。

其首先通过将激光雷达与惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)融合,实现精确的位姿估计并生成全局地图;其次,构建了一种基于滑动窗口的优化融合定位算法,有效整合了多传感器信息,提高了系统的鲁棒性;然后,提出了一种使用SLAM特征提取算法创建路旁杆状物清单的方法,从而降低了同步进行车辆定位和路旁杆状物清单创建的计算成本;最后,对涵盖城市和郊区等各种道路场景的真实数据集进行广泛评估。

实验结果表明,文中所提系统在实时自动创建路旁杆状物绝对位置清单的同时实现了厘米级车辆定位精度,平均定位误差在3 cm以内。

【总页数】8页(P94-101)【作者】袁超;潘文波;陈志伟;黄文宇;李源征宇;杨振宇【作者单位】中车株洲电力机车研究所有限公司【正文语种】中文【中图分类】TP212【相关文献】1.一种基于RFID原理的交通信息获取系统与车辆定位方法2.ZnO/聚丙烯酸酯复合乳液的原位聚合及性能3.商用车驾驶室悬置隔振仿真研究4.综合护理干预在预防门诊患者PICC置管相关并发症中的作用5.在小学美术教学中渗透德育的思考与实践因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究一、本文概述随着科技的不断进步，无人驾驶车辆已经逐渐从概念走向实际应用，其在提高交通效率、减少交通事故、提供便捷出行等方面具有巨大的潜力。

然而，无人驾驶车辆在实现这些优势的也面临着如何有效检测、预测和避撞运动障碍物等复杂问题的挑战。

因此，本文旨在深入研究无人驾驶车辆在运动障碍物检测、预测和避撞方面的方法，以期为无人驾驶技术的发展提供理论支持和实际应用指导。

本文首先将对无人驾驶车辆运动障碍物检测的方法进行探讨，包括传统的基于传感器的方法以及基于深度学习的目标检测方法。

然后，我们将对运动障碍物的预测技术进行深入研究，包括基于运动模型的预测和基于机器学习的预测方法。

在此基础上，本文将进一步探讨无人驾驶车辆避撞策略的设计和实现，包括避撞路径规划和避撞控制等关键技术。

通过对以上内容的深入研究和分析，本文旨在提出一套有效的无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法，以提高无人驾驶车辆的安全性和可靠性。

本文还将对相关方法进行实验验证，以评估其在不同场景下的性能表现，为无人驾驶车辆的实际应用提供参考。

本文的研究对于推动无人驾驶技术的发展具有重要意义，有望为未来的智能交通系统提供有力的技术支持。

二、相关技术研究现状近年来，随着、传感器技术和计算机视觉等领域的飞速发展，无人驾驶车辆的研究和应用取得了显著的进步。

其中，运动障碍物检测、预测和避撞方法是无人驾驶车辆实现安全、高效行驶的关键技术之一。

目前，国内外学者和科研机构已在该领域进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

在运动障碍物检测方面，研究者们主要利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等传感器获取车辆周围环境信息。

通过图像处理、深度学习等技术，实现对运动障碍物的准确检测。

例如，基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、SSD等，在实时性和准确性方面均取得了良好的性能。

多传感器融合技术也被广泛应用于提高检测精度和鲁棒性。

无人驾驶车辆中的激光雷达传感器技术及其应用激光雷达传感器是无人驾驶车辆中最重要的感知技术之一。

它通过发射激光束，并测量其返回时间来构建周围环境的三维地图，从而实现车辆的感知和障碍物识别。

本文将介绍无人驾驶车辆中激光雷达传感器的原理、类别、优势以及应用。

激光雷达的原理主要基于时间飞行（Time-of-Flight）测量。

它利用激光束在空气中传播的速度以及相对时间差，计算出激光束与目标之间的距离。

结合传感器本身的旋转，激光雷达可以获取一个完整的环境三维点云。

利用这些点云数据，无人驾驶车辆可以进行障碍物检测、道路识别、车道跟踪等关键任务。

按照安装方式和工作原理，激光雷达可以分为旋转式激光雷达和固态激光雷达两类。

旋转式激光雷达通过激光器以及旋转镜或激光束偏转器将激光束扫描整个周围环境。

它具有较高的角分辨率和测量精度，而且适用于近距离和远距离测量。

固态激光雷达则是通过阵列式激光器进行扫描，它具有更高的可靠性和长寿命，但角分辨率和测量精度相对较低。

在无人驾驶车辆中，激光雷达传感器具有多重优势。

首先，它能够提供高精度的地图和敌对目标识别，可以实现与静态和动态障碍物的精确跟踪。

其次，激光雷达的测距能力较强，可以实现对车辆周围环境的高分辨率感知，包括道路、建筑物和行人等。

此外，激光雷达传感器对光照条件的依赖较小，可以在夜晚和恶劣天气下正常工作，这对于保证无人驾驶车辆的运行安全至关重要。

在无人驾驶技术的应用中，激光雷达传感器发挥着重要的作用。

首先，激光雷达可以用于自动驾驶车辆的障碍物检测和避障。

通过实时感知和识别车辆周围的物体和障碍物，无人驾驶车辆可以自动规避潜在的危险。

其次，激光雷达可以用于自动驾驶车辆的导航和定位。

通过对车辆周围环境的高精度感知，无人驾驶车辆可以准确地确定自身位置和姿态，并进行路径规划和目标定位。

此外，激光雷达还可以应用于智能交通系统，提供实时的交通流量监测和车辆检测。

然而，激光雷达传感器也存在一些挑战和局限性。

《车载激光雷达检测方法》车载激光雷达是一种重要的车辆辅助系统，它通过发射激光束来测量车辆周围的物体，用于实时获取车辆周围的环境信息，并识别障碍物。

针对车载激光雷达的检测方法，本文将从硬件和软件两个方面进行详细介绍。

首先是硬件方面的检测方法。

激光雷达主要由激光发射器、接收器、光学系统和控制电路四个主要部分组成。

在检测过程中，需要对激光发射器和接收器进行精确的校准，以确保激光束的发射方向和接收返回信号的准确性。

校准方法主要包括角度校准和距离校准。

角度校准通过调整激光发射器和接收器之间的夹角来控制激光束的扫描范围。

距离校准则通过调整激光束的发射能量和接收灵敏度，以保证激光束的传输距离和返回信号的准确性。

其次是软件方面的检测方法。

激光雷达的软件系统主要包括激光束发射控制、信号接收与处理、环境数据处理和障碍物识别等模块。

首先，在激光束发射控制模块中，需要通过编程控制激光发射器的发射频率和发射方向，以获取周围环境的全方位信息。

接着，在信号接收与处理模块中，需要对接收到的信号进行放大、滤波和解码等处理，以提取出有效的返回信号。

然后，在环境数据处理模块中，需要对返回信号进行去噪和滤波处理，以得到可靠的环境数据。

最后，在障碍物识别模块中，需要对环境数据进行特征提取和分类分析，以识别出不同类型的障碍物，并做出相应的应对措施。

通过以上的硬件和软件的检测方法，车载激光雷达可以在行驶过程中实时检测到车辆周围的障碍物，并生成相应的报警信号。

除了常规的障碍物检测功能外，车载激光雷达还可以通过多传感器数据融合技术，实现更精准的车辆定位和环境感知。

例如，可以将车载激光雷达与GPS、惯性测量单元（IMU）等传感器进行融合，以提高定位的精度和稳定性。

同时，也可以将车载激光雷达与摄像头、毫米波雷达等传感器进行融合，以增强障碍物的检测能力和适应不同环境的能力。

综上所述，车载激光雷达的检测方法主要包括硬件方面的角度校准和距离校准，以及软件方面的激光束发射控制、信号接收与处理、环境数据处理和障碍物识别等模块。

激光测距传感器应用实例有哪些？智能化应用案例分享
激光测距传感器应用实例有哪些？激光测距传感器是一种能够通过激光脉冲测量目标物体距离的设备，它在各行各业中都有广泛的应用。

随着科技的不断发展，激光测距传感器在智能领域的应用变得更加广泛。

激光测距传感器一些应用具体的实例：
1.无人驾驶汽车：激光测距传感器（如激光雷达）在无人驾驶汽车中发挥着关键作用，用于感知周围环境、检测障碍物和行人，以确保自动驾驶的安全性。

2.机器人：激光测距传感器在工业机器人、服务机器人等领域也有广泛应用。

它们可以帮助机器人精确地定位物体，提高操作精度和安全性。

3.无人机：在无人机领域，激光测距传感器可以用于地形测绘、森林火警监测等任务，确保无人机在复杂环境中的稳定飞行。

4.智能农业：激光测距传感器可以用于农田监测，实现对作物生长状况的实时监控，为农业生产提供科学依据。

5.激光测距仪：激光测距仪是激光测距传感器的典型应用，可以精确测量目标物体的
距离，广泛应用于军事、建筑、地质勘查等领域。

6.智能安防：激光测距传感器可以用于监控系统，实现对周边环境的实时监控，提高安全防护等级。

7.智能停车场：车位引导与预定，智能停车场通过在每个停车位上安装激光测距传感器，可以实时监测停车位的占用情况。

当驶入停车场时，驾驶员可以通过智能手机应用或停车场指示屏幕上的信息，看到可用的车位，并得到导航指引。

这样，激光测距传感器可以帮助驾驶员更快速地找到空闲车位，减少寻找车位的时间。

激光测距传感器还有更多应用场景，需要了解更多应用案例，可以关注我，后续持更新。