【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,自动驾驶技术已成为汽车领域研究热点,并逐步运用于商业实践,施工机械也同样有无人化升级需求。本文以云-端融合的无人推土机系统为研究背景,以无人推土机车端系统为研究对象,研究其规划与控制方案,并结合施工场景,研究融合视觉与全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,G-NSS）的位姿估计方法,以及基于深度相机的室外大场景建图方法。在云
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随着人工智能技术的发展,自动驾驶技术已成为汽车领域研究热点,并逐步运用于商业实践,施工机械也同样有无人化升级需求。本文以云-端融合的无人推土机系统为研究背景,以无人推土机车端系统为研究对象,研究其规划与控制方案,并结合施工场景,研究融合视觉与全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,G-NSS）的位姿估计方法,以及基于深度相机的室外大场景建图方法。在云-端融合的无人推土机系统框架基础上,介绍了无人推土机车端系统的软硬件方案,分析了无人推土机规划与控制方案,结合无人推土机施工场景,进行位姿估计系统方案设计。利用改进的人工势场法进行局部路径规划,满足施工安全需要;采用基于偏航角偏差与目标点切换的PI（Proportional Integral controller）控制器进行施工路径跟踪,获得了较高的跟踪精度;采用松耦合的方式,融合视觉和GNSS进行全局位姿估计优化。另外,采用深度相机进行室外场景建图,选用面元地图模型,基于超像素提取,把面元重建系统与视觉SLAM（Simultaneous Localization And Ma-pping）系统进行融合,满足实时性需求。在施工场地进行了路径规划和跟踪实验,并利用公开数据集和自制数据集进行了位姿估计和场景建图实验。实验结果表明,路径规划和跟踪效果较好,融合视觉和GNSS的位姿估计方法,有效提高了位姿估计精度,基于深度相机的面元地图构建方法有较高的建图精度,并具有较好的实时性。
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