文 献 综 述
- 本课题研究背景及意义
随着人工智能、计算机和控制论等多学科领域的快速发展，智能机器人技术取得了快速迅猛的发展，而且该智能技术不仅在工业制造方面得到了普遍应用，还在科学研究、民用和军工等许多方面获得了广泛的应用。随着经济的突飞猛进的发展，汽车成为人们生活中不可或缺的一部分，但是随之产生的问题则成为人们普遍担心的，如交通事故、环境污染和交通拥挤等，其中最严重的是道路交通事故问题。要从本质上解决这一问题，就需要减少“人”在交通控制系统中的作用，来确保汽车的安全行驶和行人安全。无人车技术应运而生[1]。
无人车主要是由环境感知系统、定位系统、车辆控制系统和决策规划系统等多系统共同组成的智能车，能在非结构化或结构化道路上及复杂的野外环境下能够自主感知外部环境并控制车辆运动[2]。实现无人车的安全行驶，不仅需要判断出其安全行驶的区域，还要感知到本车前方可能存在的障碍物并确定其位置，从而决定如何避障。对车前方障碍物的检测是无人车实现完全自主驾驶的前提条件。激光雷达具有感知误差小，鲁棒性强等优点是无人驾驶汽车环境感知中的重要传感器之一。利用激光雷达的对障碍物进行检测可以实时的获取精度比较高的周围环境相关信息，使得无人车在周围未知的环境中对障碍物的检测有效和可靠。因此，激光雷达障碍物检测技术成为无人车技术发展的决定性因素。
数字化是当前信息发展领域的一大趋势，随着信息化的进展和计算机科学技术、信号处理理论与方法的迅速发展，各种控制系统需要处理的数据量也越来越大，对实时性和精度的要求越来越高。DSP是以数字信号处理大量信息的器件，在通常的实时信号处理中，它具有精度高、稳定性和可靠性好和大规模集成等优点。因此，自1980年以来，DSP芯片得到了突飞猛进的发展，DSP芯片的应用越来越广泛，并逐渐成为电子产品更新换代的决定因素。
- 国内外研究现状
近几年来，很多人已经对使用激光雷达对障碍物进行检测相关方面做了很多的相关研究，设计了诸多障碍物检测的算法。比如:吉林大学的赵一兵、王荣本等人提出了基于面扫描激光雷达的方法，尝试解决无人驾驶车前方障碍物检测问题。由于越野环境的复杂性，障碍物检测是最大的难题之一。尤其是越野环境中具有负面斜率的沟槽等地形，容易导致翻车事故[3]。他们针对越野条件的复杂性，选择有代表性的水、石块或陡坡、树木为检测目标，利用基于 “无效数据点”的原理检测水塘；利用基于“倾斜度检测”原理识别高于地平面的石头或陡坡等障碍物；利用基于“距离对比度”原理检测无人驾驶车行驶前方树木或灌木丛类的障碍物[4]。但是由于面扫描激光成像速度较慢，上述方法实时性问题还有待解决。
为了发挥单线激光雷达价格合理的优势并解决其采集的数据量较小，获取障碍物的几何形状上能力较弱的问题，赵汗青、韩宝亮和王珂珂通过采用旋转或摆动的机械结构，使单线激光雷达实现多线激光雷达的功能，从而获得更为丰富的数据量。他们建立一种关于环境可通行性描述性地图，并根据车辆位置的变化和传感器信息处理结果实时更新，从而实现障碍物的实时监测[5]。项志宇和李斌设计了由一个二维激光雷达、一个步进电机驱动的俯仰机械装置及其相关控制单元构成的三维扫描激光雷达系统[6]，实现了以低成本获得高质量三维数据.
在障碍物图像的和聚类这一研究方面，梁雄等人针对已有的激光雷达 2D 成像分割聚类算法，提出了基于 ABD 算法检测分割点后的再次分割聚类判定方法[7]。在车辆识别方面，上海交通大学的甘志梅、王春香和杨明针对由于遮挡或某部分反射率低而引起的目标分割现象，提出了一种结合车辆外形与轮廓特征的聚类合并算法。该算法先将激光雷达获取的数据点分组，每组表示一个物体，分类后的组称为聚类。他们提出的聚类合并方法解决了同一车辆被分割为多个聚类时的识别问题[8]。
距离检测也是障碍物检测中重要的一部分，激光雷达除了能检测障碍物，还能测量离障碍物的距离。激光测距的方法主要有脉冲测距方法和连续波测距方法。脉冲测距也称为飞行时间测距，其主要是通过测量发射脉冲与反射脉冲之间的时间间隔并与光速的乘积来测定与被测障碍物体的距离。物体的表面特性不同，同种方法的测距性能也不同[9]。Luciano Spinello等人在传统的蒙特卡罗定位（MCL）算法基础上进行改进，提出了一种新的移动机器人定位算法，称为混合蒙特卡罗定位（Mixture-MCL）算法，这种算法通过将常规采样器与粒子滤波器结合，克服了传统MCL的一系列限制，更好地配合高速传感器实现移动机器人的定位和测距[10]。
激光雷达检测结果中经常会包含一些噪声，常常需要对原始数据进行滤波。现有的滤波方法主要有数学形态学滤波法、移动窗口滤波算法、迭代线性最小二乘内插滤波算法和基于地形坡度滤波法等[11]。进行障碍物跟踪时，通常采用卡尔曼滤波算法。它具有计算量小、跟踪效果好、实时性强的特点。卡尔曼滤波器的初始化对于跟踪的稳定性十分重要。申磊等人提出使用最小二乘法对目标进行多点估计，得到滤波器的初始值 [12]。这种方法能够解决常见的两点起始法误差较大的问题。
由于DSP具有精度高、稳定性和可靠性好和大规模集成等优点，目前已广泛应用于通信、语音、图形图像、军事、仪器仪表、自动控制等方面。比如：采用DSP控制器控制的直流电机调速系统能够实现全数字化、结构简单、可靠性高，操作维护方便，电机稳态运行时转速精度可达到较高水平[13]。利用DSP算法消除背景噪声、增强语音也是近几年备受关注的研究之一[14]。另外，DSP所提供的数学运算能力和运算速度远远高于单片机，具有更大的内存空间，可以实现复杂的数学算法，如在雷达工程中，基于DSP的高速数据采集系统能够对电磁脉冲信号进行测量[15]。
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