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基于目标灯杆识别及轨迹跟踪的路灯定位系统研究

李晓雷  
【摘要】:路灯是公路交通建设的基础设施,定期清洗路灯透光罩,有利于保障人们的出行安全。当前,路灯清洗工作主要依靠人工完成,由高空作业车将工人送至灯具下方进行清洗,存在人员安全问题。本文从开发自动化路灯清洗装置出发,开展基于目标灯杆识别及轨迹跟踪的路灯定位系统研究,主要研究如下:(1)设计路灯定位总体方案。分析路灯清洗装置工作环境,确定路灯安装参数。提出以灯杆和护栏为参照,通过超声波传感器获取清洗装置与护栏的夹角,激光雷达获取目标灯杆的位置,单点激光测距仪获取清洗平台的高度,并结合路灯安装参数获取灯罩中心位置的路灯定位方案。(2)完成基于灯杆几何特征的目标灯杆识别。针对雷达扫面范围和数据特点,通过感兴趣区域划分减小数据处理量。采用层次聚类算法实现点云数据聚类,并通过实验确定聚类阈值。运用高斯滤波实现数据平滑性处理,结果表明,滤波后的数据更加平滑,且更符合目标灯杆的圆弧轨迹。应用最小二乘法实现圆弧曲线拟合,并通过灯杆截面的圆弧半径作为特征值实现目标灯杆识别,为增强灯杆识别的可靠性,根据最小二乘法原理,引入平均平方和误差作为灯杆识别依据。(3)开展目标灯杆的轨迹跟踪研究。针对清洗装置行驶速度慢、速度变化率低的运动特点,采用Kalman滤波实现目标灯杆轨迹跟踪,并建立清洗装置的运动模型。设计不同工况下清洗装置的运动场景,通过仿真实验验证算法的合理性,结果表明,Kalman滤波和匀加速运动模型可以实现目标灯杆轨迹跟踪。(4)完成路灯定位系统的实验验证。分析数据平滑性处理对目标灯杆定位的影响,应用最小二乘法分别拟合高斯滤波前后的数据,结果表明,滤波后的数据拟合出的半径更接近灯杆截面的真实半径且平均平方和误差更小。验证激光雷达识别灯杆的可行性,从不同位置采集灯杆数据,将数据转化到同一雷达坐标系下并进行拟合,结果表明,两激光雷达可以实现同一灯杆的识别。验证目标灯杆轨迹跟踪和路灯定位方案的可行性,搭建路灯定位系统实验平台并进行实验验证,结果表明,Kalman滤波可以实现目标灯杆轨迹跟踪,路灯定位方案可以完成灯罩中心定位工作。


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