摘要随着科技的进步，当前智能机器人已经成为各国高科技领域的战略性研究目标。基于视觉的地面环境理解系统则是智能机器人自主导航控制系统的核心部分。路口检测是道路环境理解中的一个难点，单靠一种传感器难以解决该问题。本设计基于64线激光雷达和 CCD 光学传感器这两种传感器，首先利用激光雷达对路口的可通行区域进行检测，再利用标定技术将雷达数据投影到图像上，最后结合摄像机图像数据进行判定，实现路口的检测。毕业论文关键词  激光雷达  摄像机  标定   数据融合  路口检测 26047
 Title   Intersection Detection using Lidar and Camera 
Abstract
With  the advances in technology,  intelligent robot research has become a strategic
national targets in high-tech fields. Ground-based environmental understanding
of the visual system is the core of intelligent autonomous navigation control
systems.  Intersection  detection is  a difficult in  environmental understanding  and
one sensor is not able to solve the problem. In this paper, we use 64 line laser
radar and  CCD optical together to detect intersections. Firstly, we use laser radar
to detect  traffic area  in intersections, then we project  the radar data  on camera
image by calibration technique. Finally, by combining the camera image data with
radar data, intersections are detected.
Keywords    Lidar  Camera  Calibration   Data Fusion  Intersection Detection
目   次 
1  引言  .  1
1.1  研究背景    1
1.2  研究现状    2
2  激光雷达在十字路口检测中的应用  .  4
2.1  激光雷达的几何模型简介    4
2.2  激光雷达的数据表示    6
2.3  激光雷达数据的地面分割    9
2.4  基于激光雷达的前方路口检测  .  10
3  摄像机图像在十字路口检测中的应用    15
3.1  摄像机成像原理和几何模型  .  15
3.2  十字路口特征提取  .  17
4  激光雷达和摄像机的空间配准以及数据融合    21
4.1  64线激光雷达和摄像机的空间配准    21
4.2  数据融合检测十字路口  .  22
4.3  实验和分析  .  22
结  论  .  24
致  谢  .  25
参考文献  26
1  引言
1.1  研究背景
地面智能机器人是一个包含视觉感知、数据处理、行为控制与执行等多功能为一体的复
杂的智能系统，涉及自动控制、人工智能、计算机视觉、模式识别等多个学科领域。地面无
人自主车在军事和日常生活中都具有很大的应用前景，国内外对此开展了深入的研究。美国
是对自主车的研究走在国际前线，从二十世纪七十年代开始美国就开始进行研究，其中美国
国防部的“  DAPAR  计划”为自主车的发展提供了良好的土壤。国内对自主车的研究起步于
上世纪八十年代，国防科技大学、南京理工大学、清华大学等国内高校相继研制了自主车试
验系统，并取得了一定的成果。
要实现自主车的环境理解和自主导航功能，必须依靠传感器来获取各类环境中实时可靠
的外部信息。激光雷达是一种主动传感器，它对物体的感知信息来源于自身，受外界环境影
响小，在深度信息的获取上很高的可靠性和精确性，因此在自主车的研究上得到广泛应用。 基于激光雷达和摄像机的十字路口检测:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_20083.html