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单传感器存在采集数据信息不完整的缺点,比如激光雷达缺乏纹理色彩信息,相机缺乏深度信息。激光雷达和相机数据融合可实现传感器之间信息互补,感知空间精准的彩色三维数据,被广泛应用于自动驾驶、移动机器人等领域。针对现阶段激光雷达和相机外参标定文献多、杂、乱等问题,文中系统地梳理了校准流程和归纳了校准方法。首先介绍了激光雷达和相机单传感器内参标定的原理和方法,并建立数学模型概述它们外参的标定原理。然后将现有标定方法从基于标靶、基于无标靶、基于运动和基于深度学习四个方向综述归纳,并分析每种标定方法的特点。最后总结全文,并指出提升标定精度基础上实现自动化和智能化的校准方案是未来标定趋势。 相似文献
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针对激光雷达在电力巡线中的深度应用,通过数学建模,对基于三维激光点云的输电杆塔倾斜、电力线弧垂、多电力线交叉跨越、电力线周围净空排查等巡线作业重点关注的参数建立计算方法,克服了激光雷达常规内业数据处理中过份依赖专用商业软件的问题。用实际激光点云数据进测试,效果良好,进一步提升了激光雷达在电力巡线中的优势和效能。 相似文献
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针对当前采集到的场景出现缺损导致场景设计重建效率较低、准确性较差的问题,提出基于激光雷达扫描及关键点特征匹配的室内场景设计重建。通过Deleta 2B型激光雷达传感器直接采集室内场景图像,利用最小二乘拟合滤波算法曲线拟合室内场景图像的灰度值,根据图像特征向量匹配室内场景图像的关键点特征,通过德洛内三角化算法串联室内场景点云数据,构造三维网格模型,通过wallis滤波器提升重建辨识度,实现室内场景的重建。实验结果表明,该方法重建后的室内图像可辨识度较高,信噪比最高可达到498dB,室内场景图像覆盖率均在90以上,重建场景的结构相似度接近1,次卧室场景重建时间为592 h。 相似文献
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输电线路的三维重建是电网巡检的重要任务之一。为实现电路巡检自动化,提出了一种基于固态激光雷达的输电线路实时三维重建及数据压缩技术。首先,针对固态激光雷达的特点对经典激光SLAM框架进行改进,优化其特征提取过程并加入了运动补偿,使用改进的算法对输电线路进行实时建模;然后,使用加入权重因子改进的模糊C均值聚类方法对点云模型进行降噪滤波,去除离群点及噪点;最后,为了降低大型点云数据的储存及传输开销,设计基于时空编码的方法对输电线路模型进行压缩。实验结果表明,该方法可以实现输电线路场景的高精度实时建模,压缩后的模型可以满足储存及传输要求。 相似文献
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固体激光雷达的发展现状 总被引:6,自引:0,他引:6
文中首先分析了半导体激光成像雷达和二极管泵浦固体激光成像雷达的发展现状,介绍了90年代初出现的一种商品化的微型DPL脉冲激光雷达和一种半导体成像激光雷达的特点,指出进一步发展固态激光成像雷达的关键是高功率、高波束质量的辐射源、高灵敏度的接收技术,高性能的二维扫描技术和图像处理及目标识别算法。 相似文献
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介绍了一种基于像增强器增益调制原理的三维成像激光雷达,距离图可以由恒定增益和线性增益调制条件下的灰度图计算得到。根据成像系统的传递特性,建立了灰度图像的退化模型并分析了在考虑点扩散函数影响的情况下,引起成像激光雷达测距误差的主要原因。分析结果表明,在距离变化区域,测距误差主要与点扩散函数、反射率和实际距离等因素有关;而在平坦区域,测距误差主要由散粒噪声引起的。根据误差的来源和散粒噪声的特点,提出了对拍摄得到的灰度图像进行分块复原的方法。仿真结果显示:该方法复原得到距离图的均方根误差比全局复原方法小。最后将该方法用于实际拍摄的雷达图像,验证了该方法的有效性。 相似文献