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车前地形数字高程模型建立方法研究

何超  
【摘要】:应急救援车辆由于其特定的用途,对车辆的行驶平顺性具有较高的要求。悬架系统作为传递路面激励的关键部件,对车辆的行驶平顺性具有重要的影响。通过建立车辆前方地形的数字高程模型,提前获取车轮将要经过路面的高程信息,进而调控悬架系统衰减来自路面的振动,使应急救援设备安全高效的到达目的地。本文结合国家重点研发计划课题“高机动应急救援车辆(含消防车辆)专用底盘及悬挂技术研究”项目(项目编号:2016YFC0802902),依据预瞄式主动悬架理念,采用激光雷达采集车前地形的点云数据,对原始点云数据进行处理,完成对车前地形数字高程模型的构建,以便提取悬架系统所需的高程信息。论文主要的完成的工作如下:在阅读大量有关路面检测与三维重构的文献的基础上,分析用于车载的路面地形检测方法,并对广泛应用的用于数字高程模型构建的三种建模方式进行研究,选用合适的路面检测技术和建模方法。设计整个车前地形数据采集系统。介绍激光雷达的应用背景及其工作原理,选择合适的激光雷达型号,在此基础上确定激光雷达安装位置及角度,结合惯性测量单元与GPS完成多传感器融合方案的设计,并对激光雷达的测量结果进行零点修正。点云数据处理。对初始的雷达点云数据结合几大坐标系统,在MATLAB中进行坐标变换处理,得到可用的大地坐标系下的路面点云三维坐标信息,随后对离散的点云数据通过KD-tree构建点云之间的拓扑关系。由于数据采集过程中测量噪声的存在,通过统计滤波器去除点云数据中的噪声点。改进的Delaunay三角网生成算法完成数字高程模型的建立。完成现有的三种Delaunay三角网生成算法建模过程,并在此基础上依据项目需求改进Delaunay三角网生成算法,完成数字高程模型的建立。该模型有效地降低了平坦地形数据的影响,提高了模型利用效率。根据预设的车轮轨迹从模型中提取点云高程信息,运用RBF拟合算法完成点云高程信息的拟合处理,验证所构建的数字高程模型的有效性。


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