【摘 要】
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本文提出了一种基于深度学习的脉冲激光雷达回波特征提取方法,在不增加硬件复杂度的基础上提高了脉冲激光雷达动态范围,并保证了雷达的测距精度。针对脉冲激光雷达的动态范围问题,本文采用一种基于LSTM模型的脉冲激光雷达饱和回波恢复方法来提高脉冲激光雷达的动态范围。利用仿真回波模型得到LSTM模型结构,再通过脉冲激光雷达的实际回波数据对LSTM模型进行参数调整,最终得到适用于脉冲激光雷达饱和回波恢复的LST
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本文提出了一种基于深度学习的脉冲激光雷达回波特征提取方法,在不增加硬件复杂度的基础上提高了脉冲激光雷达动态范围,并保证了雷达的测距精度。针对脉冲激光雷达的动态范围问题,本文采用一种基于LSTM模型的脉冲激光雷达饱和回波恢复方法来提高脉冲激光雷达的动态范围。利用仿真回波模型得到LSTM模型结构,再通过脉冲激光雷达的实际回波数据对LSTM模型进行参数调整,最终得到适用于脉冲激光雷达饱和回波恢复的LSTM网络模型。因为未饱和的回波和饱和恢复后的回波需要进行距离特征提取,所以本文提出一种基于LSTM-CNN模型的脉冲激光雷达回波特征提取方法来对激光雷达的距离特征进行提取。将激光雷达回波信号按照0.15m的分辨率进行分组标号,脉冲激光雷达回波数据经过LSTM-CNN模型的分类,得到该分类下的距离特征信息。最终得到的基于LSTM-CNN模型的激光雷达回波特征提取模型的测距平均误差为0.063m,标准差为0.061m,其中对于饱和回波恢复后的距离特征提取的平均误差为0.070m,标准差为0.073m,满足了激光雷达测距精度为0.15m的要求。结果表明,本文提出的方法能够将激光雷达饱和回波信号进行恢复,并实现0.15m分辨率的距离特征提取。
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