基于激光雷达与摄像头的无人船目标感知与测距

摘要

为了解决无人船实时避障的问题,提出一种激光雷达和双目摄像头信息融合的目标感知方法。首先采用随机采样一致性算法将在点云库(PCL)中处理过的点云进行聚类,提取出水面点云,再将剩余点云数据投影到采用K均值聚类分割后的图像上,确定准确的障碍物信息。最后利用长短期记忆(LSTM)神经网络将两传感器融合得到的距离信息与实际距离信息进行学习训练,预测出更贴近于真值的距离数据。该方法提高了无人船环境感知系统的准确性和可靠性,为实时避障提供坚实的基础。