【摘 要】
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无人车是一种在城市道路和野外道路中连续自主行驶的移动机器人，在军事领域和民用领域都有着巨大的研究价值和广阔的应用前景。本文以无人车在结构化和非结构化道路的自主行驶需要为研究背景，重点对激光雷达对环境中的可行驶区域检测和障碍物检测等环境感知技术进行了研究。本文的主要研究内容有：
(1)针对三维激光雷达的扫描方式，提出了一种基于激光雷达几何模型的道路检测方法。通过三维直方图表示激光雷达点云数据，使用RANSAC算法拟合道路轮廓，结合基于最小二乘拟合的二次曲面模型拟合道路曲面，能够对半结构化道路环境进
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无人车是一种在城市道路和野外道路中连续自主行驶的移动机器人，在军事领域和民用领域都有着巨大的研究价值和广阔的应用前景。本文以无人车在结构化和非结构化道路的自主行驶需要为研究背景，重点对激光雷达对环境中的可行驶区域检测和障碍物检测等环境感知技术进行了研究。本文的主要研究内容有：
(1)针对三维激光雷达的扫描方式，提出了一种基于激光雷达几何模型的道路检测方法。通过三维直方图表示激光雷达点云数据，使用RANSAC算法拟合道路轮廓，结合基于最小二乘拟合的二次曲面模型拟合道路曲面，能够对半结构化道路环境进行路面的有效分割，且有较高的鲁棒性。
(2)根据道路边界的几何模型，提出了一种基于激光雷达点云的道路边界检测方法。通过点云法向量计算和栅格处理筛选出道路边界候选点，结合RANSAC算法拟合道路边界线，得到完整的道路边界。实验表明算法在直线型道路边界中可以取得较高的检测精度。
(3)提出了一种基于激光雷达的多帧点云障碍物检测方法，通过点云配准算法实现了点云的多帧融合，利用多帧融合点云数据构建极坐标栅格地图，结合高斯过程回归算法在极坐标栅格地图中实现地面点云分割，并利用基于KD树的DBSCAN聚类算法实现了障碍物的准确分割。
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