基于点法向量的激光雷达目标三维姿态估计算法研究

发布时间：2025-05-28 03:12

　　激光雷达是一种可以获得目标距离像的新型传感器,通过距离像可以得到表征目标空间三维几何特征的点云,为姿态估计奠定有力的数据基础。通过目标的三维姿态信息可以获得目标的具体指向,姿态估计是目标自动识别中的重要环节。目前大部分的姿态估计算法仍处于仿真距离像阶段,对真实场景的姿态估计未见报道。基于点法向量的三维姿态估计算法中表征目标坐标系的坐标轴与真实值存在偏差,本文对其进行修正并对真实场景距离像进行姿态估计,提出一种新的姿态估计算法(OPDVA)。该算法首先分别对点法向量聚类方法和目标坐标系坐标轴进行修正,然后利用真实场景点云存在大面积近似平面区域的特点,通过随机抽样一致算法的平面模型对场景平面进行平面拟合,得到最优拟合平面的法向量即为目标坐标系坐标轴,最后通过逆运动学方程即可完成目标的三维姿态角的求解。并且利用求得的姿态信息,通过矩形包围盒法计算目标的尺寸。实验中,分别通过仿真距离像和真实场景距离像两个数据源对OPDVA算法进行验证。针对仿真距离像,其姿态估计的总体平均标准误差为0.912°,下降至PDVA算法平均标准误差的31.4%。针对真实场景距离像,采用旋转变换和重采样等技术手段,分别对...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的意义
    1.2 姿态估计方法研究现状
        1.2.1 目标未知的姿态估计方法
        1.2.2 目标已知的姿态估计方法
    1.3 激光雷达姿态估计算法存在的问题
    1.4 本文主要研究内容
第2章 基于点法向量的三维姿态估计算法研究
    2.1 姿态估计方法概述
        2.1.1 主成分分析法
        2.1.2 矩形包围盒法
        2.1.3 模板匹配法
    2.2 基于点法向量的目标姿态估计算法
        2.2.1 算法的提出
        2.2.2 激光雷达数据的表示与获取
        2.2.3 点法向量估计
        2.2.4 平面点的判定
        2.2.5 点法向量的分类
        2.2.6 坐标轴的确定
        2.2.7 目标姿态的求取
    2.3 本章小结
第3章 OPDVA算法及其应用
    3.1 OPDVA算法
        3.1.1 算法的提出
        3.1.2 基于仿真距离像的姿态估计算法
        3.1.3 基于真实距离像的姿态估计算法
    3.2 OPDVA算法的应用
    3.3 本章小结
第4章 姿态估计算法实验
    4.1 仿真距离像三维姿态估计实验
        4.1.1 数据来源
        4.1.2 实验方法
        4.1.3 实验结果分析
        4.1.4 遮挡测试结果分析
    4.2 真实场景距离像三维姿态估计实验
        4.2.1 数据来源
        4.2.2 实验方法
        4.2.3 实验结果分析
        4.2.4 遮挡测试结果分析
    4.3 计算目标尺寸的实验
    4.4 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：4047986