巡视探测任务中小尺度复杂环境感知与地形建模

发布时间：2023-03-19 07:53

　　月球拥有丰富的矿产资源、能源储备与环境资源,可为人类社会的可持续发展提供稳定的支撑,其独特的空间位置是人类对于遥远星体甚至广袤宇宙探索的基石。月球探测一直是各航天大国的重要战略目标,现阶段各国主流的月面探测手段是仍然是采用无人巡视探测器执行采样任务,在月面巡视探测过程中,月面未知环境感知是探测器避障与路径规划的前提条件与关键技术。本文基于月面环境,对小尺度月面复杂地形环境感知技术与三维场景建模技术展开研究,主要研究内容如下:首先分析了月面巡视探测任务作业环境存在:岩石、陨坑、陡坡等主要障碍物。介绍基于立体视觉的数据采集原理,采集点云月面数据,再经滤波去噪降采样等预处理操作,为后续障碍物检测提供良好的月面地形点云数据。然后研究了基于三维点云数据的地形感知方法,对月面障碍进行识别。其主要流程为:采用随机采样一致性算法(RANSAC)提取地形基准平面,对剩余数据进行基于密度的聚类算法(DBSCAN)得到障碍物点云集合。结果表明,基准面估计的精确性对障碍物检测有着至关重要的影响。结合月面环境以及算法原理分析可知,使用传统的RANSAC算法会影响多场景的适用性,高丰度障碍物使平面估计造成偏差。针...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
        1.1.1 课题来源
        1.1.2 课题背景
        1.1.3 研究目的以及意义
    1.2 国内外研究现状分析
        1.2.1 基于视觉信息的障碍物检测方法概述
        1.2.2 基于三维点云的障碍物检测方法概述
        1.2.3 国内外研究现状总结
    1.3 本文研究内容
第2章 三维地形点云数据预处理与环境感知设计
    2.1 巡视探测任务中小尺度复杂环境感知与地形建模总体规划
        2.1.1 月面巡视探测环境概述
        2.1.2 月面地形感知与建模流程
    2.2 环境点云数据获取
        2.2.1 点云数据与环境的关系
        2.2.2 点云采样硬件
    2.3 点云数据处理
        2.3.1 离群点数据处理
        2.3.2 双边滤波平滑噪点
        2.3.3 稠密点云稀疏化处理
    2.4 本章小结
第3章 基于三维点云数据的障碍物检测
    3.1 基于三维点云数据的月面复杂地形障碍物检测流程
    3.2 基于随机采样一致性的平面分割算法
        3.2.1 随机采样一致性算法描述
        3.2.2 自适应阈值的随机采样一致性算法优化
    3.3 基于形态学滤波的一致性平面提取
        3.3.1 基于形态学滤波的基准面提取
        3.3.2 基准面提取仿真分析实验与算法对比分析
    3.4 基于密度的聚类算法的障碍物提取
        3.4.1 DBSCAN算法介绍
        3.4.2 聚类算法实验与分析
    3.5 本章小结
第4章 精细地形信息简化与重构
    4.1 障碍物分析
        4.1.1 障碍物分类
        4.1.2 障碍物定位
    4.2 地形数据简化与数据存储
        4.2.1 基于凸包轮廓的数据简化
        4.2.2 数据格式定义与存储
    4.3 巡视探测场景建模
        4.3.1 场景建模算法的选择
        4.3.2 场景建模策略的选择
    4.4 本章小结
第5章 实验验证与数据处理
    5.1 实验环境配置
        5.1.1 开发工具介绍
        5.1.2 实验配置与软件环境
    5.2 实验分析
        5.2.1 实验数据来源
        5.2.2 实验分析
    5.3 界面设计
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
参考文献
致谢



本文编号：3764870