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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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弱边缘特征的LiDAR-红外相机高精度外参标定方法
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作者 王妍 左勇 +4 位作者 唐义 黄朝围 陆悦 洪小斌 伍剑 《红外与激光工程》 北大核心 2026年第1期155-164,共10页
LiDAR-红外相机外参标定是实现多源传感器信息融合的关键环节。针对传统方法对标定板要求高且需人工干预以及红外图像分辨率低、边缘模糊的问题,文中提出了弱边缘特征的LiDAR-红外相机高精度外参标定方法。首先,设计了跨模态自适应角点... LiDAR-红外相机外参标定是实现多源传感器信息融合的关键环节。针对传统方法对标定板要求高且需人工干预以及红外图像分辨率低、边缘模糊的问题,文中提出了弱边缘特征的LiDAR-红外相机高精度外参标定方法。首先,设计了跨模态自适应角点检测框架,将红外图像与点云特征提取统一建模为“粗定位-局部增强-自适应精修”的多层级迭代优化过程,有效解决了不同模态下特征分布不一致和弱边缘特性导致的误检问题。实验结果表明,该框架在红外图像与三维点云数据中分别实现了83%和89%的特征点检测重复率;其次,结合EPnP建模与Ceres非线性优化,文中方法实现了无需标定板的全自动高精度外参估计,平均重投影误差为1.74 pixel,较标定板方法降低54.45%,较引入SAM大模型的方法降低19.44%;最后,通过多场景实验验证,该方法在不同光照和测距条件下均能保持稳定性能,为全天时LiDAR-红外相机多源融合感知提供了可靠支撑。 展开更多
关键词 外参标定 红外相机 激光点云 多传感器融合
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基于4D Radar增益的Lidar目标检测研究
3
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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基于复杂设施农业环境的多传感器融合建图
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作者 张三强 钱刚 +4 位作者 虢淇泽 刘微 吴杰 周红宇 胡新宇 《农机化研究》 北大核心 2026年第6期179-187,共9页
针对当前2D激光雷达SLAM系统不适应复杂设施农业环境建图和3D激光雷达成本高昂的问题,基于阿克曼农业机器人平台提出了一种2D激光雷达、视觉RGB-D相机与轮式里程计融合的建图方法,构建了2D激光雷达、RGB-D相机与轮式里程计多传感器融合... 针对当前2D激光雷达SLAM系统不适应复杂设施农业环境建图和3D激光雷达成本高昂的问题,基于阿克曼农业机器人平台提出了一种2D激光雷达、视觉RGB-D相机与轮式里程计融合的建图方法,构建了2D激光雷达、RGB-D相机与轮式里程计多传感器融合建图模型,对视觉-雷达-轮式里程计融合的SLAM建图过程进行了研究分析。在模拟的复杂设施农业环境中进行试验,对提出的建图方法进行了验证。试验结果显示:该方法建立的环境地图为二维平面与三维空间的融合地图,误差最大为2.2%,2D激光雷达建图的地图误差最大为2.9%,RGB-D相机纯视觉建图的地图误差最大为4.4%,融合建图地图的精度高于2D激光雷达与RGB-D相机建图。融合地图中,障碍物长、宽、高的最大误差分别为16.3%、20.9%、12.1%,障碍物质心到建图起始点的距离最大误差为4.5%,均在合理范围内,满足复杂设施农业环境中自动导航的建图要求,有效改善了农业机器人2D激光雷达在复杂设施农业环境下建图的局限性,同时解决了3D激光雷达成本昂贵、不利于农业机器人推广应用的问题,为农业机器人建图与导航研究提供了理论基础与数据支撑。 展开更多
关键词 设施农业 多传感器融合 SLAM 2D激光雷达 RGB-D深度相机 轮式里程计
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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
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果园机器人LiDAR/IMU紧耦合实时定位与建图方法 被引量:18
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作者 沈跃 肖鑫桦 +1 位作者 刘慧 张璇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期20-28,48,共10页
针对果园环境中GNSS定位信号易丢失和传统SLAM算法鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于LiDAR/IMU紧耦合框架的全局无偏状态估计果园机器人定位与建图方法。LiDAR/IMU紧耦合框架基于因子图进行多源约束的IMU里程计构建,实时输出高频位姿信... 针对果园环境中GNSS定位信号易丢失和传统SLAM算法鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于LiDAR/IMU紧耦合框架的全局无偏状态估计果园机器人定位与建图方法。LiDAR/IMU紧耦合框架基于因子图进行多源约束的IMU里程计构建,实时输出高频位姿信息,IMU里程计因子和预积分因子优化LiDAR里程计并提供位姿先验约束IMU零偏。引入局部点云地图参与特征点云粗匹配和非特征点云递进式匹配进一步稠密化源点云,改善LiDAR里程计的性能。融合GPS信号与LiDAR/IMU紧耦合框架的地图构建,能够得到准确且高频连续的位姿信息,提高点云地图的复用率。在果园和苗木等场景验证了该算法的性能,实验结果表明,与LIO-SAM等算法相比,定位精度维持在0.05 m左右,均方根误差为0.0162 m。本文算法使机器人具有更高的精度、实时性和鲁棒性,有效降低了系统累积误差,保证了所构建地图的全局一致性。 展开更多
关键词 果园机器人 三维点云地图 多传感器融合 实时建图与定位 lidar IMU
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利用UWB校正LiDAR SLAM的室内组合定位方法 被引量:11
7
作者 王昭东 秦文虎 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第2期122-125,134,共5页
针对室内定位中激光雷达(LiDAR)即时定位与地图构建(SLAM)算法误差会随时间累积以及超宽带(UWB)定位的结果较为分散的问题,提出了一种利用UWB观测值来校正LiDAR SLAM的组合定位方法。首先,通过里程计预测模型得到先验的位置估计信息;之... 针对室内定位中激光雷达(LiDAR)即时定位与地图构建(SLAM)算法误差会随时间累积以及超宽带(UWB)定位的结果较为分散的问题,提出了一种利用UWB观测值来校正LiDAR SLAM的组合定位方法。首先,通过里程计预测模型得到先验的位置估计信息;之后,利用粒子滤波融合LiDAR的观测值进行修正得到局部定位结果;最后,通过高斯滤波利用UWB观测值进行校正得到全局定位结果。实验结果表明:组合定位系统有效消除了LiDAR SLAM的累积误差,并且轨迹相对于UWB定位更为平滑。 展开更多
关键词 室内定位 超宽带 激光雷达 传感器融合
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基于激光点云特征的LiDAR-GNSS/IMU联合自动标定方法 被引量:2
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作者 秦晓辉 刘硕 +3 位作者 常灯祥 李建中 周云水 谢国涛 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期175-184,共10页
车载多线激光雷达与GNSS/IMU系统间的数据融合可以提高智能驾驶定位系统的精度,两传感器间外部参数的标定是完成数据融合的前提.针对车辆传感器间外部参数手动测量困难、标定自动化程度低的问题,提出了一种不依赖标志物的自动标定方法,... 车载多线激光雷达与GNSS/IMU系统间的数据融合可以提高智能驾驶定位系统的精度,两传感器间外部参数的标定是完成数据融合的前提.针对车辆传感器间外部参数手动测量困难、标定自动化程度低的问题,提出了一种不依赖标志物的自动标定方法,首先构建线、面两类特征点云地图并采用闭环约束减小累积误差,对两类点云地图分别提取面特征体素和线特征聚类,并将每一激光帧中的激光点与面特征体素和线特征聚类进行关联,结合基于运动标定的约束,构建最小二乘问题优化求解外部参数,最后通过实车实验验证了所提出算法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 自动驾驶 多传感器融合 激光SLAM GNSS/IMU 传感器标定
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基于里程计/LiDAR/GNSS的室内外连续定位方法研究 被引量:6
9
作者 钱伟 陈析 +1 位作者 陈鑫 孙丙宇 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期523-529,共7页
传统自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)多以单一工作环境(室内)定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中,由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题,提出一种基于里程计、激光雷达(LiDAR)和全球导航卫星系统(... 传统自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)多以单一工作环境(室内)定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中,由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题,提出一种基于里程计、激光雷达(LiDAR)和全球导航卫星系统(GNSS)的室内外连续定位方法。在室内环境下,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和LiDAR进行融合定位。通过LiADR获取测量方程可有效抑制里程计长时累计更新误差,从而提高系统的鲁棒性。在室外环境下,采用里程计、GNSS进行融合定位,在遮挡导致GNSS信号弱的情况下,里程计数据可有效修正GNSS数据偏差,从而提高定位稳定性。同时,为解决因定位信号源切换导致的AGV连续定位精度、稳定性降低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼的多模型连续定位滤波方法,利用GNSS和LiDAR协方差、水平精度因子等进行动态计算以估计AGV定位信号源,最终实现AGV的自适应信号源平滑切换,提高室内外连续定位的精确度和鲁棒性。实验结果表明,AGV定位轨迹最大绝对真值误差(MATE)在0.5 m以内,平均绝对真值误差(AATE)在0.122 m以内。 展开更多
关键词 自动导引车 室内外连续定位 多传感器融合 扩展卡尔曼滤波 lidar/GNSS
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面向自动驾驶仿真的虚拟LiDAR传感器建模
10
作者 黄腾超 宋爽 祝青园 《遥测遥控》 2023年第5期113-118,共6页
在自动驾驶仿真领域,虚拟传感器输出数据的精准度是仿真结果可靠性的重要保障。激光雷达(LiDAR)作为车辆环境感知的关键传感器,其采集的点云数据的准确性是实现车辆对三维环境理解的关键。但在虚拟环境中,通过3D渲染技术模拟的点云数据... 在自动驾驶仿真领域,虚拟传感器输出数据的精准度是仿真结果可靠性的重要保障。激光雷达(LiDAR)作为车辆环境感知的关键传感器,其采集的点云数据的准确性是实现车辆对三维环境理解的关键。但在虚拟环境中,通过3D渲染技术模拟的点云数据难以真实反映传感器在复杂工况下的变化规律。本文提出一种用于自动驾驶仿真的虚拟LiDAR传感器建模方法。该方法首先基于Unity 3D引擎构建LiDAR的几何测量模型。其次,结合真实传感器的衰变特性推导简化的LiDAR物理模型。最后,基于蒙特卡罗方法在随机模型上对仿真数据进行噪声模拟,从而实现高保真的LiDAR数据输出。所提出的方法可结合精细化的虚拟场景进行数据验证,实验结果表明:该方法能够有效地在虚拟环境下模拟LiDAR数据,从而应用于自动驾驶仿真算法验证过程。 展开更多
关键词 lidar 传感器建模 数据驱动 仿真测试
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LINS-GNSS:滤波与优化耦合的GNSS/INS/LiDAR巡检机器人定位方法 被引量:1
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作者 文刚 周仿荣 +5 位作者 李涛 马御棠 裴凌 刘亚东 钱国超 潘浩 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期85-93,共9页
为了能够更加灵活地执行变电站巡检任务,非固定线路的机器人巡检技术越来越受到关注.如何在复杂的变电站环境中实现高精度的定位是机器人在变电站执行巡检任务时需要解决的核心问题.单一传感器难以满足变电站可靠定位的要求,因此,本文... 为了能够更加灵活地执行变电站巡检任务,非固定线路的机器人巡检技术越来越受到关注.如何在复杂的变电站环境中实现高精度的定位是机器人在变电站执行巡检任务时需要解决的核心问题.单一传感器难以满足变电站可靠定位的要求,因此,本文设计了多传感器融合的LINS-GNSS定位方法.其前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波框架将激光雷达和惯性导航进行紧耦合,在每次迭代中生成新的特征对应关系递归地校正估计状态.后端使用因子图优化的方法将卫星导航的定位结果与LINS后端输出的定位结果松耦合.优化过程中先将局部坐标系与全局坐标系对齐,再将卫星导航的位置约束作为先验边添加到后端的因子图中,最后将定位结果在全局坐标系下输出.为了评估LINS-GNSS系统在变电站环境中的性能,本文在实际变电站中进行了测试.实验结果表明,LINS-GNSS系统在变电站环境中可以达到优于0.5 m的定位精度,且比现有最佳算法LIO-SAM定位精度更高. 展开更多
关键词 多传感器融合 因子图优化 卡尔曼滤波 卫星导航 激光SLAM
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激光雷达和惯性传感器融合的无人机群里程计
12
作者 张君霞 张兵 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第12期121-124,129,共5页
针对无人机(UAV)群系统在协同探索等任务中对高效、精确状态估计的迫切需求,提出了一种完全去中心化、即插即用、高计算与带宽效率的激光雷达(LiDAR)和惯性传感器融合的里程计系统——LIO-UAVs。该方法构建去中心化通信网络,仅交换低维... 针对无人机(UAV)群系统在协同探索等任务中对高效、精确状态估计的迫切需求,提出了一种完全去中心化、即插即用、高计算与带宽效率的激光雷达(LiDAR)和惯性传感器融合的里程计系统——LIO-UAVs。该方法构建去中心化通信网络,仅交换低维身份、状态、互观测测量及全局外参变换信息,并引入基于反射率的无人机检测、轨迹匹配与因子图优化以实现新节点的快速自动初始化与时间同步。系统在误差状态迭代卡尔曼滤波(ESIKF)框架下融合激光雷达、惯性测量单元(IMU)及互观测数据,通过精细补偿时间延迟与测量噪声提升估计精度与一致性,并利用全局外参增强退化场景下的鲁棒性。仿真与实物实验表明,系统在GPS拒止、传感器退化等复杂场景中均保持厘米级定位精度,优于现有先进方法。 展开更多
关键词 激光雷达 惯性传感器 传感器融合 无人机群 里程计
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基于激光雷达与视觉融合的机器人SLAM技术
13
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
16
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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一种高动态场景下视觉激光融合SLAM系统 被引量:2
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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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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
18
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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基于多传感器融合的无人车目标检测系统研究 被引量:1
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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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激光雷达和相机传感器融合的两阶段3D目标检测 被引量:1
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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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