顺德桥梁检测车出租， 云浮桥梁检测车出租， 清远桥梁检测车出租     在路面分割和静态障碍识别前利用融合的传感器信息对点云数据融合及点云预处理方式？       三维激光雷达采集的原始点云数据量庞大，每秒约采集三万个点的坐标信息，直接用于路面分割和静态障碍识别，不仅会消耗大量的计算资源，且过多的点云数据还会造成分割和识别的困难。此外，由于三维激光雷达固连到车辆上，点云数据会因车辆在行进过程中的姿态变化而产生较大的误差，而姿态的突变还会使三维激光雷达的扫描区域产生突变，进而产生无效的点云数据。本文主要介绍在路面分割和静态障碍识别前利用融合的传感器信息对点云数据进行矫正，并使用多种滤波器对点云进行抽稀和滤波。

      1 数据处理系统设计：设计的路况识别系统框架基于开源平台ROS（Robot Operating System）开发，ROS 提供了大量的底层代码，提高了代码复用率，节约了编写传感器驱动和通用算法的时间。系统主要包括五个部分，分别为数据滤波，姿态矫正，点云叠加，路面分割和静态障碍识别。

     姿态矫正主要是用融合的惯性测量单元数据和立体相机数据得到的姿态变化，矫正三维激光雷达数据因车身姿态变化而产生的误差；此外还需根据三维激光雷达外参对数据进行校正。点云叠加主要是利用递归思想，使用基于惯性测量单元和视觉融合的里程计将历史点云进行叠加。数据滤波主要通过滤波算法对点云数据进行抽稀并降低点云的误差。路面分割和静态障碍识别主要将路面进行提取，划分出可行区域，并对障碍信息进行标记，将在下一章进行介绍。

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      ROS 可以被全球的机器人开发者用户喜爱有几大原因：

  （1）ROS 系统最突出的特点就是其信息点对点传输的机制和分布式管理，信息的发布者和使用者设置非常清晰且互相独立，并且可以通过视化查询，箭头始端为信息的发布者，箭头末端为信息的使用者，惯性测量单元，立体相机和三维激光雷达的数据经预处理后，传送至下一使用者进行处理。

   （2）ROS 支持多语言编程，Java，Python，C++等各种编程语言都可以兼容。ROS 也可以通过MATLAB 的工具箱robotics tool box实现与MATLAB 的互联，将数据传入到MATLAB 进行数学分析。ROS 还自带众多的函数库，例如，用于图像处理的Open CV，用于点云处理的PCL，且与这些函数库提供了便利的函数接口与数据格式转换函数。

   （3）ROS 有丰富的可视化插件，可将点云数据，图像数据，里程计等进行可视化，还可以将各个传感器的坐标系关系进行可视化，这为多传感器信息融合提供了方便。

  （4）庞大的ROS 社区为每一个ROS 的用户提供了丰富的开源工具包，不论哪种层次的机器人开发者，学习者都可以快速上手，快速进步，避免了入门困难以及底层代码重复编写的枯燥。ROS 中信息以特有的格式“消息”（message）进行传递，每个消息都带有特定的坐标系，时间戳和序列号，以名为Header 的矩阵传递。

       2 PCL 点云处理函数库简介： 数据处理主要用到的函数库为PCL，PCL（Point Cloud Liberary）是用于2D/3D 图像和点云处理的函数库，PCL 包含众多最新点云处理算法，包括滤波，特征估计，表面重建，配准，模型拟合和分段。这些算法可用于例如，从含有噪声的数据中过滤出异常值，将3D 点云拼接在一起，分割场景的相关部分，提取关键点并计算描述符以根据物体的几何外观识别世界上的物体，并从中创建表面点云而后将其可视化。PCL 提供了与ROS 的函数接口，可将ROS 的数据包转换为PCL 所需的数据格式，数据处理完成后，将数据再转回为ROS 标准数据类型进行发布。ROS 中的点云数据包称为Point Cloud2，被设计为一个模板类。

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