（测试计量技术及仪器专业论文）移动机器人定位及环境建模关键技术研究.pdf

4 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知， 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：主垒团丛日期： 墨丝丝! 兰 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文 档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除 在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括以电子信息形式刊登) 论文的全部 内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布( 包括以电子信息形式刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名：墟旦i 薹叁导师签名： ：知，o 皈，p i i 位过程中传感器信息存在不确定性、数据关联难以解决、路径规划结果安全性差以及定位 与地图创建精度不高等方面进行了研究。主要工作概括如下： l 、介绍了移动机器人的发展历史、国内外研究现状和典型代表机器人。对目前移动机 器人定位技术、路径规划技术、多传感器信息融合技术、同时定位与地图创建( s l a m ) 技 术等关键技术和研究热点的进展情况进行了归纳，为论文后续研究打下基础。 2 、通过对移动机器人功能需求进行分析，体系结构进行设计，对各处理之间任务进行 细化分配，设计了一种以d s p 微处理器为核心，利用舵机带动单声纳传感器扫描的低成本 移动机器人测距设计方案，较传统声纳环设计方案，系统的复杂度得以降低。同时对其软 硬件体系结构、移动机器人坐标系、运动及观测模型等进行了分析。 3 、分析了声纳测距原理和工作特性，以及造成声纳传感器测距不确定的因素；对三种 声纳传感器模型进行了介绍；分析了目前针对声纳测距传感器不确定信息的描述和处理方 法，对其中的灰色系统理论、模糊逻辑理论、d e m p s t e r _ s h a f e r 证据理论模型方法进行了分 析，并对其特点进行比较；将贝叶斯概率估计和s o b c l 边缘检测算法相结合，提出了一种环 境建模和环境特征提取算法。在高斯声纳模型基础上，利用贝叶斯估计对栅格地图进行概 率更新，并结合s o b e l 边缘检测算法提取特征点，实现了由不确定的移动机器人坐标系向固 定的以环境特征点为原点的全局环境坐标系的转换及全局定位。该算法的有效性通过实验 进行了验证。 4 、对移动机器人同时定位与地图创建( s l a m ) 问题进行了结构化描述。对两种目前 主要使用的s l a m 算法：e k f s l a m 算法和基于i m p f 的f a s t s l a m 算法的原理和算法流 程进行了分析和比较。其中f a s t s l a m 算法对传感器精度要求较高，对在探测过程中出现 的异常点敏感，错误的匹配将产生严重的后果。针对f a s t s l a m 算法不适用于精度较低的 声纳测距传感器这一问题，在第三章环境建模及环境特征提取算法的研究基础上，提出了 一种基于概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波混合s l a m 算法。其基 本思想是基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计；利用概率 栅格地图环境特征提取算法对路标坐标进行估计。算法基本框架可概括为环境感知、特征 i 匹配、状态更新、地图更新，特征提取五个过程。通过室外自然环境实验对算法的有效性 进行了验证。该算法较好地解决了声纳测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的 问题，对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确。 5 、对人工势场( a p f ) 模型特点进行了描述，分析了改变势场参数对路径规划结果造 成的影响。减少局部极小点，将导致路径安全性降低；提高路径安全性将导致局部极小问 题更容易发生。针对提高路径安全性和减少局部极小点相矛盾这一问题，通过将a p f 模型 与自适应遗传算法( g a ) 进行结合，采用一种基于a p f ( 认算法的移动机器人路径规划算 法。根据基于安全性评估的适应度函数对a p f 模型参数性能进行评估，利用g a 算法对a p f 模型中的势力场参数进行自适应估计，通过将参数变化控制在一个合理的区间，有效避免 局部极小情况的发生，同时提高了路径的安全性。a p f g a 算法的有效性通过理论分析和仿 真试验进行了验证。 关键字：移动机器人，同时定位与地图创建，路径规划，遗传算法、粒子滤波器，栅格地图 摘要 a b s t r a c t w i 协t 1 1 ed e v e l o p m e n to ft 1 1 es e n s o rt e c h n o l o g y ，a r t i f i c i a li 1 1 t e l l i g e n c c 锄do t h e rr e l 锄e d d i s c i p l i n e s ，邪a ni m p o r t a n t b r 锄c ho fr o b o ts c i e n c e ，m ed e v e l o p m e n to f m o b i l er o b o tt r e n d st 0t i l e i n t e l l i g e n c e 锄dd i v e r s i 劬锄da p p l i c a t i o nb e c o m e sm o r ea n dm o r ew i d e l y t h i sd i s s e r t a t i o n s t u d i e dt h em o b i l er o b o te n v i r o n m e n tm o d e l m gi nu n k n o w ne n v i r o 姗e n t ，s i m u l t a n e o u s l 0 c a l i z a t i o n 粕dm a p p i n g ( s l a m ) a n dp a t hp l a n l l i n g b a s e do ns y s t e m a t i c 觚a l y s i sa n dr e s e a r c h o nt h er e l e v 跏tt 1 1 e o r i e sa n dm e t h o d s ，n l i sd i s s e r t a t i o nm a i n l ys t u d i e dm o b i l er o b o te n v i r 0 肿e n t m o d e l i n g 锄dm eu n c e n a i n t yo f n s o ri n f 0 肿a t i o nd 面n gp o s i t i o n i n g ，t h ed i 伍c u l 锣o fd a t a a s s o c i a t i o n ，t l l el o ws e c u r i 妙o fp a t l lp l a n n i n gr e s u l t s 锄dt h el o wa c c u r a c yo fl o c a l i z a t i o n 锄d m a p p i n g t h em a i nc o n t e n t so ft h ed i s s e r t a t i o na r es u m m a r i z c d 嬲f o l l o w s ： 1 t h i sd i s s e 僦i o ni n t r o d u c e dm o b i l er o b o th i s t 0 阱r e s e a r c hs 觚s 锄d t ) ，p i c a lr o b o t s k e y t e c l l n o i o g i e s l i k e p a t hp l 猢i n gt e c l l n o l o g y ， m u l t i s e n s 0 ri n f o f m a t i o n向s i o n t e c h i l o l o g y s i m u l t a n e o u sl o c a l i z a t i o n 锄dm 印p i n g ( s l a m ) t e c l u l o l o g 蜘粕dt 1 1 ep r o g r e s so fr e a r c hh o t s p o t 、e r es u m m a r i z e d ，w h i c hp a v e dt h ep a t 量1f o rt h ef o l l o w - u pr e s e a 亿h 2 b y 锄a l y z i n gt h ef u n c t i o n a lr e q u i r e m e n t so fm o b i l er o b o t ，d e s i g n i n ga r c h i t e c t u r e ，r e f i n i n g t h ev a r i o u st a s k sb e t w e e n 廿l ep r o c e s s o r s ，al o w c o s tm o b i l er o b o t 啪g i n g n s o rd e s i g nw 船 p r o p o s e di nm i sd i s s e r t a t i o n ，w h i c hu t i l i z e ds e r v o t 0d r i v eas i n g l es o n a rs e n s o rs c 锄c o m p a r c d w 矾c o n v e n t i o n a ls o n a rr i n gd e s i g n ，s y s t e mc o m p l e x 时w a sr c d u c e d a tt h es 锄et i m e ，i t s h a r d w a r ea n ds o f t w a r ea r c h i t e c t u i 他，m o b i l er o b o tc 0 0 r d i n a t es y s t e m ，m o v e m e n t 柚do b s e a t i o n m o d e l sw e r ea l s o 锄a i y z e d 3 t h ep r i n c i p l e sa n dw o r i ( i n gc h a r a 默e r i s t i c so fs o n a rr a n g i n ga sw e l la st h ef 孤o r so fs o n a r 瑚g i n gu n c e r t a i n 妙w e r ea n a l y z c d t h r c e 够p e so fs o n a rs e n s o rm o d e l 、v e r ci n t r o d u c e d t h e d e s c r i b i n g 锄dp r o c e s s i n gm e t l l o do nt h eu n c e n a i ni i l f o m l a t i o no ft l l ec u r r e n ts o n a u r 随n g i n g s e n s o r sw e r e 锄a l y z e d t h eg r a ys y s t e mt 1 1 e o r y ，矗j z z ) rl o g i ct i l e o r y ，d e m p s t c 卜s h a f e rm e o 巧m o d e l w e r ea n a i y z e d 明dt l l ec h a m c t e r i s t i c sw e r ec o m p a r e d b a y e sp r o b a b i l i 哆e s t i m a t e s 觚dt l l es o b e l e d g ed e t e c t i o na l g o r i t h mw e r ec o m b i n c d ，卸e n v i r 0 肿e n t a lm o d e l i n g 如de n v i r 0 姗e n t a lf e a t u r c e x 仃a c t i o na l g o r i t h mw e r ep r o p o s e d o nm eb 邪i so ft l l eg a u s s i 觚s o n a rm o d e l ，b a y e s i a n e s t i m a t i o nw a su s e df o rt h ep r o b a b i l i 妙u p d a t i n go f 酣dm a pa n ds o b e le d g ed e t e c t i o na l g o r i t h m w 觞c o m b i n e df o rm ef e a t u r ep o 硫e x t m c t i o n t h eu n c e r t a i nm o b i l er o b o tc 0 0 r d i n a t ew 勰 c o n v e r t e dt 0m ef i x e dg i o b a le n v i r o n m e n tc o o r d i n a t cw h i c h l e c t c dt i l ee n v i r o n m e n t a if c a m 他 i i i 东南大学博士学位论文 p o i n t sa st h eo r i g i n t h ee n e c t i v e n e s so f t h ea l g o r i t h m 、a sv e r i f i e dt l l r o u g he x p e r i m e n t 4 t h es t r u c t u r ed e s c r i p t i o no fs i m u l t a n e o u sl o c a l i z a t i o n 锄dm 印p i n g ( s l a m ) w a sp r o p o s e d t h ep r i n c i p l e sa n da l g o r i t l l n ln o w so ft h et w om a i ns l a ma l g o r i t h m s ：e k f s l a ma l g o r i t l l i t l 锄df a s t s l ma l g o r i t h mb a s e d0 nr b p f w e r c 粕a l y z e da n dc o n l p a r e d f a s t s l a ma l g o r i t h m r e q u i r e ss e n s o r sw i mh i 曲p r e c i s i o na n di sv e 巧s e n s i t i v et 0t h ea b n o m a lp o i n t sa r i s i n gi nt l l e p r o c e s so fd e t e c t i o n t h ee 1 1 r o rm a t c hl e a d st 0s e r i o u sc o n s e q u e n c e s f o c u s i n go nt h ei s s u eo ft h e f a s t s l a ma l g o r i t i l mi sn o ts u i t a b l ef o rm el o w e ra c c u r a c yo fs o n a rr 锄g i n gs e n s o rp r o b l e m ，o n t h eb a s i so ft h es t u d yo ne n v i r o n m e n tm a p p i n ga n de n v i r o 衄e n tf e a t u r ee x t r a c t i o na l g o r i t h mi n c h 印t e r3 ，am o b i l er o b o tp a r t i c l ef i l t c rs l a ma l g o r i t h mw a sp r o p o s e db a s e do np r o b a b i l i s t i c 铲i d m a pf e a t l l r ep o i n tm a t c h i n g 觚de 】( t m c t i o n t h eb a s i ci d e aw a sb a s e do nm ep r i n c i p l eo fm o n t e c a r l ol o c a l i z a t i o na l g o r i t h m ，u s i n gp a r t i c l ef i l t e rt 0e s t i m a t et l l er o b o tt r 旬e c t o r y u s i n gp r o b a b i l i 够 铲i dm a pe n v i r o n m e n t a lf e a t u r ce ) 【t r a c t i o na l g o r i t h mt oe s t i m a t et h ec o o r d i n a t e so f t h el a n d m a r i 【s t h ea l g o r i t h mc o u l db es u m m a r i z e da sf i v es t c p s ：e n v i r o n m e n t a lp e r c e p t i o n ，f e a t u r em a t c h i n g ， s t a t u su p d a t e s ，m 印u p d a t e s ，f e a t u r ee x t r a c t i o n t h ee f r e c t i v e n e s so ft h ea l g o r i 廿1 mw 邪v e r i f i e d t h r o u g ho u t d o o rn a t l 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gt h ea p fm o d e lw i t ht h ea d a p t i v eg e n e t i ca l g o r i t h m ，am o b i l er o b o t p a t hp l a n n i n ga i g o r i t h mb a s e do na p f g aa l g o r i t h mw a sa p p l i e d b yu s i n gf i t l l e s sf u n c t i o nb a s e d o ns e c u r i 锣船s e s s m e n tt 0e v a l u a t et h ep e 0 彻a n c eo fa p fm o d e lp a r a m e t e r s ，g aa l g o r i t h mw a s u s e dt oe s t i m a t ea d a p t i v e l ya n i f i c i a lp o t c n t i a lf i e l dp a r a m e t e r si i la p fm o d e l n eo c c u 盯e n c eo f l o c a lm i n i r l l 吣w a sp 陀v e n t e de a e c t i v e l yb yc o n t r o l l i n gt h ep a r 锄e t e r sc h a n g i n gi nar e a s o n a b l e m g c i nm cm e a l lt i m et h ep a t hs e c u 岫w a si m p r 0 v e d 1 h ee 疵c t i v e n e s so ft 1 1 ea p f g a a l g o r i t h mw a s v e r i f i e dt h r o u 曲t h e o r e t i c a la n a l y s i sa n ds i n l u l a t e de x p e r i m e n t s k e yw b r d s ：m o b i l er o b o t ，s l a m ，p a t hp l 锄i n g ，( 论n e t i ca l g o r i n l m ，p a n i c l ef i l t e r g 瑚 东南大学博士学位论文 目录 摘要i a b s t r a c t i i i 目勇毛。v 第l 章绪论l 1 1 课题研究的背景和意义1 1 2 国内外研究动态1 1 2 1 国外研究动态3 1 2 2 国内研究动态4 1 3 移动机器人关键技术研究内容5 1 3 1 多传感器信息融合技术一5 1 3 2 移动机器人定位技术研究。6 1 3 3 同时定位与地图创建( s l 气m ) 技术。7 1 3 4 移动机器人路径规划技术8 1 3 5 基于视觉传感器的道路识别和环境探测快速算法研究8 1 3 6 其它9 1 4 环境空间表示法9 1 4 1 一般环境空间表示法9 1 4 2 基于度量地图的环境空间表示法1 0 1 4 3 环境空间表示方法比较1 5 1 5 论文的研究内容、组织结构l6 第2 章“探索者”号移动机器人。1 9 2 1 引言1 9 2 2 功能需求分析1 9 2 3 系统构成l9 2 3 1 移动平台设计1 9 2 3 2 感知系统2 l 2 3 3 扫描式测距传感器设计2 2 2 4 功能结构化设计2 4 2 4 1 体系结构设计2 4 2 4 2 功能和任务分配2 6 2 5 系统坐标系2 7 2 5 1 二维基本变换2 8 2 5 2h t m 变换几何原理2 8 2 5 3h t m 坐标变换法3 0 2 6 运动及观测模型3l 2 6 1 几何运动模型3 l 2 6 2 传感器观测模型3 2 2 7 小结3 3 第3 章地图创建中的不确定传感信息处理3 5 3 1 引言3 5 3 2 声纳测量原理和不确定性分析3 6 v 目录 3 2 1 声纳传感器特性及测量原理3 6 3 2 2 声纳测距不确定性分析3 7 3 3 基于高斯分布的声纳模型4 0 3 3 1 声纳模型概述4 0 3 3 2 高斯声纳模型4 l 3 4 不确定信息的描述和处理4 3 3 4 1 模糊逻辑理论4 4 3 4 2 灰色系统理论栅格地图创建4 4 3 4 3d s 模型环境建模4 5 3 5 概率栅格地图b a ：y e s 更新4 7 3 5 1b a y e s 概率更新算法基本原理。4 7 3 5 2b a y e s 概率更新算法流程4 9 3 5 3 不确定信息处理算法比较5 0 3 6 孤立特征点信息提取5l 3 6 1h t 环境线段特征提取一5 l 3 6 2s o b e l 梯度算子特征点边界提取5 2 3 7 环境坐标系变换及定位5 6 3 8 实验结果与分析5 6 3 9 本章小结6 l 第4 章基于环境路标提取的混合p f s l a m 算法6 3 4 1 引言6 3 4 2 同时定位与地图创建( s l a m ) 问题描述6 4 4 2 1s l a m 问题结构化描述6 4 4 2 2s l a m 基本思想6 7 4 3e k f s l a m 算法6 7 4 3 1 基于e k f 的s l a m 算法描述6 8 4 3 2e k f s l 朋订理论局限性一6 9 4 4f a s t s l a m 算法7 0 4 4 1 基于i 也p f 的s l a m 算法描述7 0 4 4 2f a s t s l a m 算法流程。7 l 4 5e k f s l a m 与f a s t s l a m 算法比较。7 2 4 6 基于环境路标提取的混合p f s l a m 算法7 3 4 6 1 算法设计思想7 4 4 6 2 混合p f s l 剐算法设计流程7 4 4 6 3 基于蒙特卡罗定位的位姿估计7 6 4 6 4 粒子位姿更新7 7 4 6 5 环境特征点坐标估计7 8 4 6 6 概率栅格图特征点坐标估计7 9 4 6 7 最近邻算法数据关联7 9 4 6 8 粒子权值更新8 0 4 7 实验结果及分析8 l 4 8 本章小结。8 6 第5 章基于a p f g a 算法的移动机器人路径规划8 7 5 1 引言8 7 v i 东南大学博士学位论文 5 2 a p f 势场模型8 7 5 3a p f g a 算法理论依据9 0 5 4a p f g a 算法设计流程9 2 5 5 编码规则及种群初始化9 4 5 6 适应度函数设计9 5 5 6 1 一般轨迹安全性评估9 6 5 6 2 基于a p f 模型的轨迹安全性评估。9 8 5 6 3 行驶代价评估9 9 5 6 4 个体适应度函数。1 0 0 5 7 个体自适应选择策略1 0 l 5 7 1 精英保留策略。1 0 l 5 7 2 轮盘赌选择。1 0 2 5 8 进化算子设计10 4 5 8 1 算术交叉算子10 4 5 8 2 非均匀变异算子1 0 5 5 9 仿真实验及结果分析1 0 6 5 10 本章小结1 1l 第6 章总结与展望1 1 3 6 1 主要成果和创新点。1 1 3 6 2 进一步的研究方向1 13 参考文献l l5 攻读博士学位期间发表的论文1 2 5 致 射1 2 7 目录 v i i i 东南大学博士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题研究的背景和意义 中国工程院院长宋健指出：“机器人学的进步和应用是2 0 世纪自动控制最有说服力的 成就，是当代最高意义上的自动化”。 机器人学作为一门综合学科，集人工智能、智能控制、信息处理、图像处理、通信等 专业技术为一体，涉及计算机、自动控制、机械、电子等多学科，代表了目前高技术的发 展前沿。 同时，由于机器人在军事、空间技术、核废料处理、工业加工、民用以及水下探险等 技术领域有着广泛的应用前景，各国政府纷纷制定了机器人研究发展计划，在世界范围内 掀起了一轮机器人研究热潮。出现了以美国、日本、德国、韩国等为代表的机器人技术发 达国家，以火星探测车为代表的等一系列最新研究成果不断涌现。 移动机器人【1 】( m o b i l er o b o t ) 作为机器人研究领域的一个重要分支，在智能交通、空 间探测、军事、生产自动化等许多领域都有广泛的应用，具有重要的实用价值，已经成为 机器人领域的研究热点之一。 移动机器人按工作环境可分为室内移动机器人和室外移动机器人；按控制方式可分为 全自主机器人、半自主机器人、遥操作机器人等：按移动方式可分为轮式移动机器人、步 行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等；按控制体系结构可分为 功能式( 水平式) 结构机器人、行为式( 垂直式) 结构机器人和混合式机器人；按功能和 用途可分为医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等。按作业空间可分为陆 地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人。 本文主要研究移动机器人在未知环境中运动进行环境建模、同时定位与地图创建 ( s i m u l 伽1 e o u sl o c a l i z a t i o na n dm a p p i n g ，s l 川订) 及路径规划的问题。针对移动机器人在 环境建模及定位过程中出现的传感器信息存在不确定性、数据关联难以解决、路径规划结 果安全性差以及定位与地图创建精度不高等问题，本文进行了相关研究，并提出有效的解 决方法。 1 2 国内外研究动态 移动机器人的发展最早可以追溯到1 9 世纪4 0 年代，神经科学家w g r e yw a l t e r 研制成 功了一个可以自动搜寻光线，并避障全自动化的电子机器人机械龟，这是有记载的第 一个电子自主移动机器人。 早期的移动机器人由于传感器种类有限，处理器运算速度和精度有限，功能单一。1 9 6 9 年由斯坦福研究院( s r j ) 的n i l s s e n 和c h a r l e sr 0 s e n 等人研制而成世界上第一个具有感知 能力的自主移动机器人s h a k e y 【2 1 ，标志着真正意义的自主移动机器人的诞生。 s h a k e y 的环境感知单元由摄像机、激光探测器以及若干接触式传感器构成，能识别并 第1 苹绪论 自主避让菱形的障碍物。由于图像处理耗时巨大，s h a k e y 的行动速度很慢，每小时只能移 动几米。s h a k e y 的出现，引发了第一波人工智能在逻辑推理领域里的研究热潮。人们逐渐 认识到机器人的能力是由它所“看”到、感知到的外部世界决定的，而不是由规划产生的。 机器人的感知系统逐渐成为研究重点。 七十年代中后期，机器人三维立体视觉开始发展起来。1 9 7 3 1 9 8 0 年期间，斯坦福大 学( s t a n f - 0 r du n i v e r s 时) 的h a n sm o r a v e c 研制出了第一个机器人三维立体视觉系统【列h 。该 系统采用一台黑白摄像机，能够检测出室内环境中的多边形物体。之后又进行了双摄像机 机器人立体视觉系统的研究。在该实验中，移动机器人的运动控制系统包括了一个路径规 划器和一个避障控制器。由于无法识别阴影等复杂自然图像，它最多只能走1 5 米。m o r a v e c 的研究第一次较全面地应用了三维信息来表述车辆行驶环境。同时，由于处理器运算速度 有限，应用立体视觉来动态描述周围环境信息是非常困难的，图像处理耗时巨大，实时性 很差，迫使人们开始寻求新的远距离测距传感器，激光雷达传感器出现了。 1 9 8 3 年，美国的d a r p a ( t 1 1 ed e f e n s e a d v a n c e dr e s e a r c hp r o i e c t s a g e n c y ) 启动了战略 性的计算研究发展计划( s t r a t e g i cc o m p u t i n gp r o g r a m ) 。这一研究项目大大发展了图像分割、 模糊图像处理、图像识别等技术等技术的发展。但是这些算法由于受明暗程度( 例如阴影) 以及自然界各种曲线的影响，环境识别效果不好。为了解决这一问题，机器人感知系统开 始采用了摄像机与非视觉传感器相结合的方法来实现。 在这一技术的推动下，不少成功的自主导航车辆( a u t o m a t e dg u i d e dv e h i c l e ，a ( ) 应运而生，a g v 被认为是移动机器人之一。a g v 感知系统的主流构架多采用摄像机与激光 雷达组合。卡内基梅隆大学( c a m e g i em e l l o nu n i v e r s i 锣，c m u ) 的喷气动力实验室( j e t p r o p u l s i o nl a b o r a t o q ，j p l ) 实验室，研制了世界上第一个基于全立体视觉的室外行驶导航 系统。虽然口l 研制的立体视觉系统对非公路行驶环境也是普遍适用的，但是由于基于立 体视觉的感知系统计算代价太大，在当时处理器计算速度有限的情况下小车每前进6 米要 2 5 小时，不具实用性。随后，德国慕尼黑的联邦德国国防军大学( b u n d e s 、e i l r u n i v e r s 时) 在其研制的a g v 上，使用较为简单的路沿检测法，在标准公路路面上的自主行驶速度达到 了1 0 0 公里小时。 1 9 9 2 年，美国的d a 砒) a 启动了d e m o i i 计划。这项计划的主要目标是让a g v 完成两 地间的非公路环境行驶，应用背景是执行军方的侦察任务。d e m o i i 的感知系统包括：一架 立体视觉黑白摄像机；一架用于道路跟随的彩色摄像机；立体红外传感器( f l 瓜3 5 u m ) 以及负责目标侦察和障碍分类的激光雷达，处理器运算速度达到4 4 g i p s 。最大特点在于它 首次成功使用了立体视觉来探测障碍。白天借助黑白摄像机形成的立体视觉探测障碍，夜 间则由红外传感器的立体视觉进行导航。对于低于地平面的障碍物有了较好的识别能力。 但视野范围较为有限，无法探测到5 0 米外倒下的树木。控制系统使用了混合反应式控制结 构，1 9 9 6 年在铺砖路面上的行驶速度达到到了7 0 公里小时。 此外，美国c m u 的n a v l a b 5 系统在1 9 9 5 年6 月平均车速1 0 2 7 2 l 【l t l l l ；意大利帕尔马 2 查塑奎兰堡主兰垡丝茎 大学的a r g o 系统，在1 9 9 8 年6 月，平均车速达到了9 0 l c n l h ，最高车速1 2 3 l ( 1 1 1 l l ：德国 联邦德国国防军大学的v a m o r s p 系统在1 9 9 5 年，最高车速达到了1 3 0 l ( n 汕。这一阶段a g v 感知系统的特点是在原有视觉传感器、激光、声纳、惯性导航系统、多普勒雷达等传感器 的基础上，增加了g p s 全