本论文是针对于牛场牛粪清理机器人系统项目中的激光雷达三维环境重构的设计,主要内容是将激光雷达RPLIDAR A3 M1采集的二维点云转化为三维数据从而实现重构,进而为机器人提供前方障碍物信息。针对该设计需求,论文从数据采集及预处理、多角度点云配准、三维重建三个方面,建立了一套完整的三维环境重构的理论体系。本文主要完成了如下任务:(1)点云数据采集及预处理。由于本设计用到的是二维激光雷达,所以设计了一款自动旋转云台来辅助激光雷达采集三维点云数据。采集到的点云数据利用欧几里得算法将不同区域的点云分离开实现感兴趣区域的提取、利用邻域搜索算法kd-tree移除离群噪声点,利用最小距离方法完成点云精简。(2)多角度点云配准。为完成物体的完整重构,本设计运用四个激光雷达对物体进行多角度扫描。首先,计算点云数据配准中使用的点云曲面的特征量,包括法向量和曲率;其次,将点云配准分为初始配准和ICP精确配准两个步骤,以将多个视角下的点云匹配到同一个坐标系中。(3)三维重构。经过采集、预处理和配准后的点云数据没有拓扑关系,也没有关于面和边的信息,因此有必要重建点云之间的拓扑关系。曲面重建的过程是通过三维点云数据拟合形成最终闭合曲面。本文设计运用当前流行的BPA算法进行曲面重构实验并给出最终效果图。最后,对本设计如何应用到“标准化牛场的牛粪清理装置研发”项目中进行了详细说明。项目中可将两个二维激光雷达与旋转云台搭载在dashgo机器人平台之上进行三维环境重构,从而获得机器人前方的障碍物信息,包括障碍物的大小和形状以及多个障碍物之间的距离,最终使机器人在拾捡牛粪的过程中能够有效避障,为项目的开发提供有效支撑。