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An in-Pixel Histogramming TDC Based on Octonary Search and 4-Tap Phase Detection for SPAD-Based Flash LiDAR Sensor
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作者 HE Wenjie NIE Kaiming WU Haoran 《传感技术学报》 北大核心 2025年第9期1547-1558,共12页
An in-pixel histogramming time-to-digital converter(hTDC)based on octonary search and 4-tap phase detection is presented,aiming to improve frame rate while ensuring high precicion.The proposed hTDC is a 12-bit two-ste... An in-pixel histogramming time-to-digital converter(hTDC)based on octonary search and 4-tap phase detection is presented,aiming to improve frame rate while ensuring high precicion.The proposed hTDC is a 12-bit two-step converter consisting of a 6-bit coarse quantization and a 6-bit fine quantization,which supports a time resolution of 120 ps and multiphoton counting up to 2 GHz without a GHz reference frequency.The proposed hTDC is designed in 0.11μm CMOS process with an area consumption of 6900μm^(2).The data from a behavioral-level model is imported into the designed hTDC circuit for simulation verification.The post-simulation results show that the proposed hTDC achieves 0.8%depth precision in 9 m range for short-range system design specifications and 0.2%depth precision in 48 m range for long-range system design specifications.Under 30×10^(3) lux background light conditions,the proposed hTDC can be used for SPAD-based flash LiDAR sensor to achieve a frame rate to 40 fps with 200 ps resolution in 9 m range. 展开更多
关键词 lidar sensor histogramming time-to-digital converter hybrid time of flight octonary search 4-tap phase detection
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基于4D Radar增益的Lidar目标检测研究
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作者 梁晓阳 赵巍 +1 位作者 张以成 张宇 《自动化与仪表》 2025年第3期96-101,共6页
针对传统Lidar目标检测模型对于雨雪等天气下的低鲁棒性和对遮挡及多路径反射的难以识别等问题,该研究提出了一种新颖的数据融合框架,该研究聚焦于将4D毫米波雷达数据整合到现有的Lidar目标检测模型中,旨在提高目标检测的准确性和鲁棒... 针对传统Lidar目标检测模型对于雨雪等天气下的低鲁棒性和对遮挡及多路径反射的难以识别等问题,该研究提出了一种新颖的数据融合框架,该研究聚焦于将4D毫米波雷达数据整合到现有的Lidar目标检测模型中,旨在提高目标检测的准确性和鲁棒性。通过将4D毫米波雷达独有的多普勒和速度特征与在恶劣天气下的鲁棒性与传统Lidar相结合,提升了传统Lidar在各种场景下对目标的适应性和可靠性。此外,通过定量和定性分析验证了整合4D雷达数据后检测模型在多个评估指标上的显著提升。通过消融实验分析了RCS和速度等特征对不同目标检测性能的影响。 展开更多
关键词 4D Radar 目标检测 lidar 传感器
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基于激光雷达与视觉融合的机器人SLAM技术
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作者 杨红莉 梁远生 +2 位作者 于浩 纪晓杏 曾宪阳 《现代信息科技》 2025年第22期194-198,共5页
针对复杂应用场景下单一传感模式的局限性,本研究基于多传感器融合理论框架,综合激光雷达的高精度空间建模优势与视觉传感器的丰富环境特征提取能力,构建了异源传感数据融合的SLAM系统。通过对比分析基于Karto和Gmapping算法的纯激光SLA... 针对复杂应用场景下单一传感模式的局限性,本研究基于多传感器融合理论框架,综合激光雷达的高精度空间建模优势与视觉传感器的丰富环境特征提取能力,构建了异源传感数据融合的SLAM系统。通过对比分析基于Karto和Gmapping算法的纯激光SLAM系统与多传感器融合系统的建图效果,实验数据表明融合系统在地图完整性、环境特征保真度及空间拓扑准确性等关键指标上呈现显著提升。该混合SLAM架构通过多模态数据互补机制,有效解决了单一传感器在纹理贫乏区域或动态场景下的建图失效问题,为复杂环境下机器人自主导航系统提供了厘米级定位精度与高可靠性的环境认知解决方案。 展开更多
关键词 移动机器人 激光雷达 视觉传感器 SLAM技术
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面向无人机位姿估计的轻量化面元激光惯性SLAM系统
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作者 刘畅 赵紫旭 +4 位作者 尚源峰 邱大伟 石晶林 刘杰 江济 《航空工程进展》 2025年第3期124-131,共8页
卫星信号易受遮挡的特性导致小型无人机的位姿估计问题面临较大挑战,提出一种面向无人机位姿估计的轻量化面元激光惯性SLAM系统,设计一种基于面元的激光点云配准算法,通过最小化点到面元的距离实现点云配准与位姿估计,通过舍弃不稳定的... 卫星信号易受遮挡的特性导致小型无人机的位姿估计问题面临较大挑战,提出一种面向无人机位姿估计的轻量化面元激光惯性SLAM系统,设计一种基于面元的激光点云配准算法,通过最小化点到面元的距离实现点云配准与位姿估计,通过舍弃不稳定的面元来保证轻量化;同时设计系统框架将该算法部署于基于误差状态卡尔曼滤波的激光惯性SLAM系统。使用该SLAM系统在实验数据集中进行实验测试,结果表明:该SLAM系统比现有的激光惯性系统具有更好的位姿估计精度,在保证算法轻量化的基础上,在野外卫星信号缺失的环境中可降低无人机位姿37.63%的平均位置偏移和33.94%的平均姿态偏移。 展开更多
关键词 无人机位姿估计 轻量化激光惯性SLAM 多传感器融合 点云配准
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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 被引量:1
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作者 袁超 潘文波 +3 位作者 陈志伟 黄文宇 李源征宇 杨振宇 《控制与信息技术》 2024年第1期94-101,共8页
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,... 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。 展开更多
关键词 自动驾驶系统 路旁杆状物清查 多传感器融合 定位与建图 道路安全 激光雷达技术
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基于FPGA的多源数据融合目标检测的研究与实现
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作者 韩德强 闫钊 杨淇善 《电子技术应用》 2025年第11期17-24,共8页
随着智能驾驶、机器人等技术的高速发展,在这些场景下常规的二维检测算法并不能满足环境感知的要求,需要三维目标检测去获得精准的环境信息。但是,目前大多主流的多源数据融合的三维目标检测模型都依赖于高算力、高功耗的平台,难以在性... 随着智能驾驶、机器人等技术的高速发展,在这些场景下常规的二维检测算法并不能满足环境感知的要求,需要三维目标检测去获得精准的环境信息。但是,目前大多主流的多源数据融合的三维目标检测模型都依赖于高算力、高功耗的平台,难以在性能较低的嵌入式平台实现。针对这些问题提出了一种在低功耗的FPGA平台上实现多源融合的三维目标检测的方法,通过融合激光雷达点云与摄像头图像数据,来弥补点云特征信息的不足,以实现更高的准确率和检测的稳定性。同时结合FPGA平台的特点,对融合的特征进行筛选及处理,并结合量化策略对模型进行压缩。经过实验,融合方式明显提升小物体的准确度,量化后的模型在三维检测平均精度损失小于3%的情况下在端侧FPGA平台成功运行。 展开更多
关键词 激光雷达 三维目标检测 FPGA 嵌入式 多传感器融合
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激光雷达在智能驾驶领域中的技术探析及发展趋势 被引量:1
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作者 张静 任鹏举 +3 位作者 侯登云 张文博 李红玉 刘银凤 《科技创新与应用》 2025年第20期17-20,29,共5页
在自动驾驶与智慧出行的浪潮下,智能驾驶行业正步入一场深刻的转型与革新。作为这场变革的核心,激光雷达(LiDAR)技术凭借其在感知层面的卓越性,不仅为智能驾驶决策提供高精度、多维度的环境数据,还能融合多种传感器的信息,实现全方位、... 在自动驾驶与智慧出行的浪潮下,智能驾驶行业正步入一场深刻的转型与革新。作为这场变革的核心,激光雷达(LiDAR)技术凭借其在感知层面的卓越性,不仅为智能驾驶决策提供高精度、多维度的环境数据,还能融合多种传感器的信息,实现全方位、深层次的感知覆盖,是智能驾驶技术迈向成熟与普及的关键驱动力。通过深入分析,该文详细探讨激光雷达的原理以及在智能驾驶技术中的发展应用,并对用于智能驾驶汽车的车载激光雷达产品进行广泛调研,展望激光雷达技术如何助力智能驾驶实现更加安全、可靠、高效的智能驾驶未来。激光雷达在智能驾驶上凭借无与伦比的环境感知能力,无疑为智能驾驶技术的未来发展开辟了广阔的前景。 展开更多
关键词 智能驾驶 激光雷达 多种传感器 环境感知 自动驾驶
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视觉和激光SLAM发展综述与展望 被引量:3
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作者 程亮 罗洲 +1 位作者 何赟泽 陈永灿 《中国测试》 北大核心 2025年第6期1-16,共16页
同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术在无人化装备上有着广泛的应用,可实现室内或室外自主的定位建图任务。该文首先对视觉和激光SLAM基本框架进行介绍,详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测以及地... 同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术在无人化装备上有着广泛的应用,可实现室内或室外自主的定位建图任务。该文首先对视觉和激光SLAM基本框架进行介绍,详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测以及地图构建这四个模块的作用以及所采用的算法;在这之后梳理归纳视觉/激光SLAM发展历程中的经典算法并分析其优缺点以及在此之后优秀的改进方案;此外,列举当前SLAM技术在生活中的典型应用场景,展示在自动驾驶、无人化装备等领域的重要作用;最后讨论SLAM系统当前的发展趋势和研究进展,以及在未来应用中需要考虑的挑战和问题,包括多类型传感器融合、与深度学习技术的融合以及跨学科合作的关键作用。通过对SLAM技术的全面分析和讨论,为进一步推动SLAM技术的发展和应用提供深刻的理论指导和实践参考。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 相机 激光雷达 多传感器融合
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基于平面特征的地面机器人雷达-惯性里程计外参标定方法 被引量:2
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作者 任家卫 徐晓苏 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期344-354,共11页
准确可靠的传感器外参标定方法是雷达-惯性融合系统实现高精度定位与导航的关键,然而,现有的标定方法大多依赖于惯性传感器三轴激励的获取,当雷达和惯性传感器安装在运动受限的地面机器人上时,现有的标定方法性能下降甚至无法标定。为... 准确可靠的传感器外参标定方法是雷达-惯性融合系统实现高精度定位与导航的关键,然而,现有的标定方法大多依赖于惯性传感器三轴激励的获取,当雷达和惯性传感器安装在运动受限的地面机器人上时,现有的标定方法性能下降甚至无法标定。为了解决这一问题,提出了一种基于雷达点云平面特征的地面机器人雷达-惯性里程计外参标定方法。该方法首先利用雷达点云中的平面特征建立残差,通过最小化雷达点到平面的距离迅速将外参收敛至较小的误差范围内。随后,基于八叉树结构,结合雷达点云的空间占用信息,进一步优化外参。最后利用地面分割算法将地面约束纳入标定过程,对平面运动时Z轴方向上无法约束的误差进行修正,从而获得完整的六自由度外参。实验结果表明,该方法在两组开源数据集上的标定精度显著优于其他算法,旋转角平均误差分别降低43.73%及36.47%,位移平均误差分别降低了76.33%及41.52%。在实车验证实验中,该方法在平地、崎岖不平的地形、狭窄的通道等各种场景中均成功完成标定,进一步验证了该方法在实际环境中的可靠性与鲁棒性。在定位精度分析实验中,以本研究标定结果为初参的FAST-LIO2算法的绝对轨迹均方根误差降低了6.54%左右,证明了该方法的实用性和准确性。 展开更多
关键词 雷达-惯性里程计 平面约束 地面机器人 标定 传感器融合
原文传递
一种高动态场景下视觉激光融合SLAM系统
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作者 周云水 高澄宇 +4 位作者 黄圣杰 张润邦 陈新 边有钢 秦洪懋 《汽车工程》 北大核心 2025年第9期1712-1720,共9页
精确的定位与建图是无人驾驶系统的关键,依赖于单一传感器的同时定位与建图(SLAM)系统很难在不同的环境中稳定运行,特别是高动态场景,容易受动态障碍物影响导致精度下降甚至失效。为此,本文提出了一种激光视觉融合SLAM框架解决高动态场... 精确的定位与建图是无人驾驶系统的关键,依赖于单一传感器的同时定位与建图(SLAM)系统很难在不同的环境中稳定运行,特别是高动态场景,容易受动态障碍物影响导致精度下降甚至失效。为此,本文提出了一种激光视觉融合SLAM框架解决高动态场景下高精度建图与定位问题。首先,设计了一种稀疏激光点云与稠密图像融合的里程计,充分利用激光的高精度测距特性和图像信息丰富的特点,提高了里程计精度。针对高动态场景,基于实时图像语义分割网络BiSeNetV2与基于帧间与连续多帧的运动特征检测技术,精确高效地检测图像激光融合后的3D特征点中的动态点,将其从地图中去除,消除动态障碍物的影响。在无人驾驶数据集nuScenes上进行测试,测试结果表明所提出系统大幅提高了动态场景下定位建图的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 同时定位与建图 图像 激光雷达 多传感器融合 高动态场景
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车载LiDAR-IMU外参联合标定算法 被引量:2
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作者 黄平 胡超 +1 位作者 张宁 薛冰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期128-135,共8页
为提高LIO-SAM算法的定位精度,本文从LiDAR-IMU外参标定方面开展研究,针对现有的传感器标定算法在车载条件下标定精度低的缺点,提出一种新的车载传感器联合标定算法。针对车载条件下自由度低导致俯仰、横滚方向约束建立不充分的问题,利... 为提高LIO-SAM算法的定位精度,本文从LiDAR-IMU外参标定方面开展研究,针对现有的传感器标定算法在车载条件下标定精度低的缺点,提出一种新的车载传感器联合标定算法。针对车载条件下自由度低导致俯仰、横滚方向约束建立不充分的问题,利用车辆的大范围运动轨迹消除平移参数影响,使用正态分布变换(NDT)和迭代最近点(ICP)的点云匹配算法快速得到旋转参数初值,提高俯仰角和横滚角的标定精度。针对粗标定过程中激光里程计存在漂移以及没有标定平移外参的问题,对基于点云优化的全参数标定方案进行改进,利用转弯区域构建对平移外参的约束,结合统计误差平均效应和位移约束构建新的目标函数,迭代优化后得到全参数标定结果。实验结果表明,加入了外参标定模块的LIO-SAM算法的定位精度提升了1.74%~5.92%。 展开更多
关键词 lidar/IMU 定位 传感器标定 点云优化
原文传递
图像角点与点云曲率渲染边界特征下的雷视一体标定 被引量:1
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作者 张代聪 李倩 +2 位作者 余继龙 陈文博 罗宝琪 《西安工程大学学报》 2025年第2期109-117,共9页
激光雷达和相机组成的多传感器感知系统首先要经过标定才能进行建模、识别等工作。随着激光雷达的扫描范围逐步扩大及应用场景的多样化,为确保雷视标定在室内外及远近距离等场景中均能灵活使用,提出了一种无需标定板,通过对建筑物或者... 激光雷达和相机组成的多传感器感知系统首先要经过标定才能进行建模、识别等工作。随着激光雷达的扫描范围逐步扩大及应用场景的多样化,为确保雷视标定在室内外及远近距离等场景中均能灵活使用,提出了一种无需标定板,通过对建筑物或者其他自然场景特征点选取的方法,对激光雷达与相机的外参进行标定。该方法结合了点云的曲率渲染边界特征辅助特征点的选取以及二维图像角点提取算法,能够方便快捷地实现具有自然特征的场景下的雷视一体外参标定。实验结果表明:标定的最大平移向量均值误差为34 mm,最大旋转向量均值误差为0.493°,能够满足常用的厘米级激光雷达和相机雷视一体标定的需求。 展开更多
关键词 多传感器 雷视标定 图像角点 曲率渲染 激光雷达
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无光动态环境下的AGV定位导航系统
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作者 崔云轩 刘桂华 +1 位作者 明吉花 龚云鑫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期109-117,共9页
针对无光动态环境下的AGV(Automated Guidance Vehicle)无法有效规避三维障碍物的问题,提出多传感器信息融合的AGV定位导航技术。通过点云距离筛选机制融合三维点云与二维激光数据,并基于图优化算法实现多传感器融合的定位及二维栅格地... 针对无光动态环境下的AGV(Automated Guidance Vehicle)无法有效规避三维障碍物的问题,提出多传感器信息融合的AGV定位导航技术。通过点云距离筛选机制融合三维点云与二维激光数据,并基于图优化算法实现多传感器融合的定位及二维栅格地图构建;在A*算法中引入自适应障碍物权重,并优化路径拐点;在DWA(Dynamic Window Approach)中添加深度相机观测的距离函数,实现AGV的动态路径规划。实验结果表明,该系统的定位精度为3.34 cm,且能够有效规避二维激光雷达无法观测的障碍物,使得路径规划时间缩短了37.4%,提高了AGV的运行效率。 展开更多
关键词 无光环境 深度相机 二维激光雷达 多传感器融合 三维避障 路径规划
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基于多传感器融合的无人车目标检测系统研究
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作者 陈晓锋 李郁峰 +3 位作者 王传松 郭荣 樊宏丽 朱堉伦 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期94-100,共7页
针对单一传感器存在受环境因素影响较大,容易造成漏检,误检且不同传感器之间的数据格式不同,融合复杂度高的问题,提出一种基于激光雷达和相机的决策级融合方法。首先对激光雷达和相机进行时空对齐,然后分别使用PointPillars算法和Yolov... 针对单一传感器存在受环境因素影响较大,容易造成漏检,误检且不同传感器之间的数据格式不同,融合复杂度高的问题,提出一种基于激光雷达和相机的决策级融合方法。首先对激光雷达和相机进行时空对齐,然后分别使用PointPillars算法和Yolov5算法对预处理后的点云数据和图像数据进行迁移训练和目标检测得到检测框,最后使用交并比匹配、D-S证据理论和加权框融合方法对目标结果进行融合。通过实车试验,得出提出的融合方法在激光雷达和相机的决策级融合场景中能够有效结合两者的优势,实现对环境的更全面感知,有效提升目标检测精度,减小误检,漏检的概率。 展开更多
关键词 多传感器融合 激光雷达 单目相机 D-S证据理论 加权框融合
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基于点线特征与多惯性测量单元融合的SLAM算法
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作者 张弼泽 潘龙飞 +1 位作者 侯勇胜 樊渊 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期309-316,共8页
在移动机器人和无人驾驶技术中,准确且高效的同时定位与地图构建(SLAM)算法至关重要。针对现有SLAM算法在处理复杂环境和动态场景时面临的精度和鲁棒性不足等问题,提出一种基于点线特征与多惯性测量单元(IMU)融合的SLAM算法。该算法利用... 在移动机器人和无人驾驶技术中,准确且高效的同时定位与地图构建(SLAM)算法至关重要。针对现有SLAM算法在处理复杂环境和动态场景时面临的精度和鲁棒性不足等问题,提出一种基于点线特征与多惯性测量单元(IMU)融合的SLAM算法。该算法利用多IMU融合技术从环境中提取点和线特征,这些几何特征能提供丰富的环境信息,有助于构建更详细和准确的地图。在点线特征提取过程中,采用基于优化的特征匹配算法确保特征提取的准确性和稳定性。此外,通过多IMU融合技术增强系统的运动估计能力。多IMU融合不仅能提高单一IMU在高动态环境下的鲁棒性,还能通过优化的传感器数据融合算法提供更精确的位姿估计。实验在多种典型的室内和室外环境(包括静态和动态场景)中进行。与传统算法相比,所提算法在复杂环境中的表现更优越,能有效应对环境中的变化和噪声干扰,在定位精度、建图质量以及实时性方面均有明显提升。 展开更多
关键词 同时定位与建图 点线特征 多惯性测量单元融合 自主导航 图优化 传感器融合 激光雷达 视觉传感器
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退化场景稳健的激光雷达、毫米波雷达与惯性融合里程计方法
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作者 吴唯同 陈驰 +1 位作者 杨必胜 何秀凤 《测绘学报》 北大核心 2025年第9期1677-1686,共10页
多源传感器融合同步定位与建图(SLAM)是无人系统在退化场景下稳健定位与准确建图的核心。在地下、室内等复杂环境中,由于几何特征约束不足和烟雾粉尘等原因导致感知受限,仅使用激光雷达难以稳健进行SLAM。此外,现有基于滤波框架的异步... 多源传感器融合同步定位与建图(SLAM)是无人系统在退化场景下稳健定位与准确建图的核心。在地下、室内等复杂环境中,由于几何特征约束不足和烟雾粉尘等原因导致感知受限,仅使用激光雷达难以稳健进行SLAM。此外,现有基于滤波框架的异步多传感器状态更新策略易导致系统精度降低。基于迭代误差卡尔曼滤波框架融合惯性测量单元积分测量、激光点到面匹配观测及毫米波雷达速度信息的多源数据,本文提出了融合激光雷达、毫米波雷达与惯性传感器的退化场景稳健里程计方法。针对激光雷达定位退化问题,本文使用毫米波雷达速度估计增加前进方向约束,并采用截断奇异值分解减弱其对系统更新的影响,从而提升异步传感器融合精度。隧道与走廊(有浓雾)等多个退化场景试验表明:基于迭代误差卡尔曼滤波框架的激光惯性里程计(FAST-LIO2)方法在退化区域漂移大,几乎失效,而本文方法在测试数据上的结果均优于FAST-LIO2方法、毫米波雷达惯性里程计和本文方法(直接融合),展现了高稳健性和较高的精度。在走廊数据试验中,本文方法的闭合差与轨迹长度之比为0.9%,相比于本文方法(直接融合)精度提升了一个量级,相比于毫米波雷达惯性里程计方法精度提升了80%;在长约1 km的公路隧道数据试验中,本文方法的轨迹均方根误差为4.57 m,相比于FAST-LIO2方法降低了4.4%。 展开更多
关键词 激光雷达 毫米波雷达 多源融合SLAM 传感器定位退化 卡尔曼滤波
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一种煤矿井下多传感器融合定位与建图算法 被引量:2
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作者 高铭阳 张志刚 +1 位作者 刘其鑫 李小波 《煤矿安全》 北大核心 2025年第2期233-241,共9页
针对煤矿智能化建设对同时定位与建图(SLAM)技术的需求,以及现有SLAM技术在煤矿井下使用中因环境特征退化导致应用受限的问题,提出了一种适于煤矿井下的多传感器融合SLAM算法。算法由视觉里程计系统和激光SLAM系统2部分组成;视觉里程计... 针对煤矿智能化建设对同时定位与建图(SLAM)技术的需求,以及现有SLAM技术在煤矿井下使用中因环境特征退化导致应用受限的问题,提出了一种适于煤矿井下的多传感器融合SLAM算法。算法由视觉里程计系统和激光SLAM系统2部分组成;视觉里程计系统由近红外相机与惯导传感器构成;激光SLAM系统基于特征点法激光SLAM框架,利用视觉里程计信息代替IMU预积分,并针对煤矿巷道结构改进激光点云特征分类方法,优化雷达帧间扫描匹配;在视觉里程计系统中设计异常处理机制,避免因点云特征退化造成IMU误差累计,导致定位建图失败。在煤矿模拟巷道中算法测试结果表明:算法能够在巷道环境中可靠运行,并且算法稳定性和鲁棒性相较现有SLAM算法有明显提升。 展开更多
关键词 煤矿智能化 同时定位与建图 多传感器融合 激光SLAM 视觉里程计
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激光雷达和相机传感器融合的两阶段3D目标检测
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作者 洪宝惜 范智淳 柳萍萍 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第11期110-114,共5页
针对自动驾驶和机器人技术对感知系统的高精度需求,提出了一种激光雷达(LiDAR)与相机传感器融合的两阶段3D目标检测方法FusionDetect,以解决现有激光雷达检测器因点云稀疏性导致的远距离物体识别难题。该方法通过创新性地融合激光雷达... 针对自动驾驶和机器人技术对感知系统的高精度需求,提出了一种激光雷达(LiDAR)与相机传感器融合的两阶段3D目标检测方法FusionDetect,以解决现有激光雷达检测器因点云稀疏性导致的远距离物体识别难题。该方法通过创新性地融合激光雷达的几何信息与相机的纹理信息,采用感兴趣区域(RoI)池化技术统一处理多模态数据,并设计模态内自注意力与交叉注意力机制实现特征增强与信息融合。实验证明,在KITTI和Waymo基准测试中,FusionDetect不仅使主流检测器性能获得突破性提升,更在Waymo数据集上以6.45%的平均精度均值(mAP)提升超越基线模型,显著优于现有两阶段方法。研究成果验证了多模态传感器融合在提升3D目标检测精度方面的关键作用。 展开更多
关键词 3D目标检测 传感器融合 激光雷达 相机 多模态数据 注意力机制
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去畸变与帧间匹配的三维点云地图构建
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作者 梁冬泰 李冬辉 +3 位作者 杨奎 夏金泽 陈旭雯 陈章位 《激光与红外》 北大核心 2025年第6期877-884,共8页
针对移动机器人在三维点云地图构建过程中所面临的点云运动畸变和帧间匹配精度低等问题,本文提出了一种融合激光雷达、惯性测量单元(IMU)和轮速计的三维点云地图构建方法。首先,利用IMU和轮速计的预积分值对激光雷达采集的点云信息进行... 针对移动机器人在三维点云地图构建过程中所面临的点云运动畸变和帧间匹配精度低等问题,本文提出了一种融合激光雷达、惯性测量单元(IMU)和轮速计的三维点云地图构建方法。首先,利用IMU和轮速计的预积分值对激光雷达采集的点云信息进行运动畸变的去除,以尽可能恢复点云的真实位置。考虑到固态激光雷达传感器的视场角较小且其扫描方式为非重复性,本文引入了异常点剔除机制,以提升线面特征提取的质量。将预积分值作为初始匹配条件提高帧间匹配精度。最后,设计并搭建了移动机器人硬件平台,通过闭环轨迹测试,结果表明本文方法在起止点坐标系与点云地图的重合度上表现优异。在匀速运动与加减速运动的测试中,闭环轨迹的终点误差分别最小达到0.054 m和0.143 m。 展开更多
关键词 移动机器人 激光雷达 同时定位建图 传感器融合 帧间匹配 运动畸变去除
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激光雷达与相机外参标定方法研究综述
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作者 黄跃成 曹成 《辽宁师专学报(自然科学版)》 2025年第3期26-34,共9页
激光雷达(LiDAR)与相机的外参标定是实现多模态感知融合的关键步骤,直接影响自动驾驶、机器人等系统在环境感知、三维重建和目标定位等任务中的精度与稳定性.研究系统梳理并分析现有LiDAR-相机外参标定方法,按传统几何标定方法、基于特... 激光雷达(LiDAR)与相机的外参标定是实现多模态感知融合的关键步骤,直接影响自动驾驶、机器人等系统在环境感知、三维重建和目标定位等任务中的精度与稳定性.研究系统梳理并分析现有LiDAR-相机外参标定方法,按传统几何标定方法、基于特征匹配的无标定物方法及深度学习方法进行分类阐述.通过对比各类方法的技术原理、实验流程、精度表现及其在不同应用场景下的优劣,揭示当前标定方法在自动化程度、环境依赖性及鲁棒性等方面面临的挑战.同时,对联合标定未来发展方向进行展望,涵盖自监督学习、动态场景下的在线标定及多传感器联合优化等内容,为后续研究提供理论参考. 展开更多
关键词 激光雷达 相机标定 外参估计 几何方法 深度学习 多传感器融合
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