煤炭工程

北大核心,JST,WJCI

国内刊号:11-4658/TD

国际刊号:1671-0959

煤炭工程杂志2023年第6期:基于LiDAR的煤矿井下自动驾驶边界检测与跟踪方法研究#br#

发布日期:

作者:于 淼,张 晞,龚子任,黄丽莎,蒙俊舟,李华志,王章宇

单位:1. 中国矿业大学(北京),北京 1000832. 北京航空航天大学,北京 1001913. 北京踏歌智行科技有限公司,北京 1000884. 北京航空航天大学 合肥创新研究院,安徽 合肥 230012

关键词:自动驾驶,井工矿,边界检测,LiDAR,

为了满足井下边界检测应用的迫切需求, 提出一种基于LiDAR的边界检测与跟踪方法, 该方法包含点云实时校正、点云栅格化、边界拟合以及边界跟踪四部分。针对井下道路边界不规则且坡度变化频繁的特征, 设计一种点云实时校正方法, 采用预校正和动态更新两个步骤实现地面点云和激光雷达坐标系平行。利用栅格思想将校正后点云映射到二维栅格图中, 有效避免路面凹凸不平对边界提取的影响。针对弯道和硐室场景造成的边界缺失问题, 采用卡尔曼滤波算法对点云进行稳定跟踪。在井下实车采集数据上的实验结果表明, 本研究提出的算法可以准确检测并稳定跟踪双侧边界, 在直道、弯道、硐室场景检测精度分别为97.5%, 93.2%, 88.3%, 并且满足自动驾驶的实时性。

来源:2023年第6期

《煤炭工程》期刊编辑部

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