SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000环境感知方法研究*

SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000环境感知方法研究*
随着现代化进程的加速推进,无人运动平台扮演着日益重要的角色,其中环境感知技术是无人运动平台中关键技术之一。为此,以旅行家二号试验车、SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000以及惯性传感集成模块为实验平台,针对无人运动平台的障碍物的检测以及无人运动平台的定位问题展开了深入讨论。

SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000环境感知方法研究*
在障碍物检测方面,以SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000数据为基础,首先利用阈值滤波和改进的中值滤波算法对数据进行预处理,然后借助激光雷达数据的上下文丰富障碍物的数据量,zui后通过聚类算法对障碍物进行了识别。同时提出利用凸包算法解决了聚类过程中存在的冗余聚类信息,这种方法大大提高了系统的鲁棒性。针对无人运动平台的定位问题。首先对无人运动平台的运动模型进行了分析,并确定了影响无人运动平台定位准确度的因素,然后通过IF-THEN模糊预测模型对无人运动平台的定位误差进行了估计。zui后通过SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000前后帧特征数据对无人运动平台的定位估计进行了*处理。数据结果显示基于模糊预测和SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000特征数据的定位算法要优于单纯依靠惯性器件的定位信息。在无人运动平台的硬件及软件系统方面,以旅行家二号试验车为移动平台,通过SICK二维激光获取环境感知信息、ASV940惯性传感器TIM310-1030000集成模块获取运动信息、移动电脑进行算法运行。在软件方面,基于VS2010平台,实现了激光雷达数据实时采集功能界面、旅行家二号试验车的运动控制界面、惯性传感器TIM310-1030000集成模块信息显示界面以及算能选择界面。在实验过程中,分别在动态、静态环境中对障碍物识别算法进行了验证。实验表明,两类环境中CBFD聚类算法(基于峰值点的聚类算法)在聚类合理性上均优于K均值聚类算法和ISODATA聚类算法(迭代自组织数据分析算法)。 

SICK二维激光雷达传感器TIM310-1030000环境感知方法研究*
我公司秉铭工控设备有限公司现*批量销售TIM310-1030000传感器，产品保证是原装*，*于市场价格，且货期4-6周货期有保障，望广大新老用户前来询价，价格绝让您满意！