摘 要

随着智能化在各行业的飞速蔓延，无人驾驶汽车对环境感知和车辆定位的要求也随之改变。而激光雷达的问世为无人驾驶汽车环境感知打开了一扇新的大门。它适用于复杂交通环境感知，可以检测环境中的不同目标，包括障碍物、道路边沿、行驶环境中的行人和车辆等要素，以实现无人车的环境感知和可靠定位。本文是基于工作在新加坡地下网道中的无人驾驶电动工程车的，通过搭载激光雷达的方式实现地下车辆的定位，辅助工程车正常行驶。

关键词：激光雷达；定位；栅格地图；数据处理

Abstract

With the rapid spread of intelligence in all industries,the requirements of environmental perception and vehicle positioning to unmanned vehicle change as well.But the appear of LiDAR opens a new door for environmental perception of driverless car.It is applicable to complex traffic environment perception,and it can detect different targets in the environment,include obstacles,road edges,pedestrians and cars in the driving environment,ect,which aims at achieving the environmental perception and reliable positioning of unmanned vehicle.This text is based on the driverless electric engineering cars which is driving in the underground net of Singapore,achieving the location of the underground vehicle by using a LiDAR,which can assist the normol driving of engineering vehicle.

Key word:LiDAR;positioning;grid map;data processing

目 录

第1章 绪论............................................................................................................................1

1.1引言 1

1.2激光雷达的研究现状 2

1.2.1国外激光雷达研究现状 2

1.2.2国内激光雷达研究现状 3

1.3设计的主要内容 4

第2章 激光雷达传感器 5

2.1激光雷达简介 5

2.2激光雷达组成 5

2.4激光雷达的选用 6

2.5激光雷达定位原理 9

第3章激光雷达的安装和信息获取 10

3.1激光雷达安装 10

3.2激光雷达数据的转换 10

3.3获取环境信息 11

第4章 栅格地图的建立和数据处理 13

4.1栅格地图的建立 13

4.1.1传统栅格地图 13

4.1.2传统栅格法特点分析 13

4.1.32.5维栅格地图 14

4.2激光雷达数据处理..................................................................................................15

4.2.1激光雷达数据预处理...................................................................................15

4.2.2激光雷达数据后处理...................................................................................17

第5章 总结与展望 19

5.1总结 19

5.2展望 19

参考文献 20

附录 21

致谢 22

第1章绪论

1.1 引言

无人驾驶车辆是一种具有自主驾驶行为的车辆。它是在传统车辆基础上，加入环境感知、智能决策、路径规划、行为控制等人工智能模块，可以与周围环境交互并作出相应决策和动作的移动轮式机器人。随着汽车领域智能化的兴起和巨大进步，无人驾驶汽车也逐渐被广泛用于交通运输、军事和消防救援等领域。应用环境也愈加复杂，由简单已知环境向复杂多变未知环境转变，如陆地、海洋、外太空等，其中以陆地应用最为广泛，研究也更加深入。与此同时，为了完成汽车的人工智能驾驶，对于无人车的定位和导航也有着越来越多的要求。

目前应用较为广泛的全球卫星定位系统和中国的北斗定位系统已经能够提供较为精确的定位服务，满足了人们对室外环境的定位需求，尤其是GPS定位系统，它可以为地球表面绝大部分地区提供准确的定位、测速和高精度的时间标准。自其问世以来，经过多年的发展和完善，因全天候、高效益、覆盖范围广、可移动定位、性能好、精度高、应用广等优点被广泛应用于航空航海和车辆定位导航，从某种程度上讲，它已成为汽车上一个必不可少的组件，但这仅限于行驶在室外的车辆。对于矿井、隧道、地下等一些特殊环境，由于信号传播受到墙壁、土壤层等障碍物的阻挡而受到严重干扰，不能传递和接收GPS信号，使得GPS定位系统无法在这样的环境下获取精确的位置信息，从而无法起到定位的作用。而对一些在地下、矿井等特殊环境下工作的无人驾驶车辆来说，由于信号传播、接收等问题，GPS定位系统已不适用于这些场合，倘若硬要用GPS来定位，就需要劳心费神地去改善GPS的定位功能，但这是不易于做到的，因此需要选取一种合适的定位方法获取车辆位置信息，这对在一些特殊场合工作的车辆具有非常重要的实际意义。

除却卫星定位方法外，室内无线定位技术也呈新兴之势，人们对于室内定位的不同需求使得其应用越来越广泛，如蓝牙、射频识别技术、超宽带、ZigBee、WiFi等定位技术均成为室内定位技术的新秀，它们各自凭借着自己特色和优势在定位市场中占据了一定的地位^[1][2]。但无论是功耗低、定位精度准确的超宽带技术，还是应用广泛的WiFi等技术都没有用于车辆定位的先例，显然无线定位技术也行不通，因此需选择其他合适的定位方位。而谷歌、百度的无人驾驶汽车的成功试验让我们看到了不一样的选择，那就是应用传感器技术，如激光雷达、红外相机、毫米波雷达等。

虽然之前早有激光测距技术用于测绘和航空航天，但却鲜有问津。伴随无人车的震撼问世和迅速走红，激光雷达从幕后被推到了台前，被越来越多的人所知。作为无人驾驶汽车重要传感器之一，激光雷达通过向目标发射激光束，根据回波信号与发射信号的时间差，测算目标物的距离，再经过两次信号的对比分析，得到包含环境信息的三维点云数据，经过一定的算法和软件处理后，结合图像传感器将点云以图像的形式显示在观测屏上，从图像上可以实时检测所在地的环境信息，如障碍物轮廓，道路分界线，建筑物等，根据这些便可计算出当前车辆的位置信息。凭借高解析度，高精度，抗有源干扰能力强，良好的探测性，不受光线影响等优点，并且能为车辆提供精准的环境信息，辅助车辆的路径规划，是无人驾驶汽车目前感知环境最优的“眼睛”之一。