黄埔高空车出租，  番禺高空车出租， 广州高空车出租     一套适用于高空车车前路况识别系统的研究内容？   系统主要使用三维激光雷达对路况进行重建，并使用立体相机融合惯性测量单元计算六自由度里程计，用于三维激光雷达点云误差消除，姿态矫正并进行递归叠加以增加数据稠密性。在数据处理方面以开源机器人操作系统ROS 为架构，使用PCL 点云处理函数库进行点云处理，并使用卡尔曼滤波原理对视觉里程计和惯性里程计进行了融合。设计的路况识别系统经实车实验的验证，基本达到预期，基本满足设计要求，但由于研究时间较短，实验设计经验不足，导致该系统还存在改进空间，在本文进行阐述并提出改进方向。本文主要内容

        1、对路况识别研究进行综述，包括路面不平度识别和静态障碍物的识别，总结了国内外相关技术研究现状，并对相关技术标准进行了查阅。

        2、设计了路况识别系统的硬件组成，以全地面起重机为研究对象，结合高空车转场时常见的特有工况，对路况识别系统所用传感器进行选型，并将选好的传感器安装到了设计好的支架上。

        3、设计了路况识别系统的软件组成，以开源机器人操作系统ROS 为软件架构，利用其点对点的信息传输机制，以卡尔曼滤波器为信息融合原理，将视觉里程计和惯性里程计进行融合，得到六自由度融合里程计，并使用开源点云处理函数库PCL 对点云进行误差消除，姿态矫正和递归叠加。最后，对点云进行聚类处理分离出静态障碍，根据国家标准对车前路面等级进行了评价。

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        4、设计了实车验证和验证实验两个实验，实车实验将路况识别系统安装到了某型号五桥全地面起重机上，在封闭车辆综合试验场进行了实验，然后使用高精度单点激光对路面实际高程进行测量，并以此为根据对实车实验结果进行了评价。

         2 存在的问题及解决方案： 1）、三维激光雷达在强光，雨天等环境下误差会变大，这是因为传感器本身存在的短板导致的，所以单纯依赖三维激光雷达进行特征提取和三维重建是不可靠的，可使用相机的视觉信息与三维激光雷达的点云信息进行融合，并根据所处环境的改变而实时调整二者融合时的权重，具体权重大小要经过反复试验并优化得出。

          2）、由于开源机器人操作系统ROS 存在缺陷，且该路况识别系统需要传递的信息量较大，从而导致信息传递时会发生延迟，甚至会出现丢帧的现象，这无疑增加了路况识别系统识别时的误差。后期可考虑将ROS 系统进行改进，或参考使用ROS2 进行测验。

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