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题名越野环境下履带车辆的障碍识别与可通行性分析
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作者
王浩东
马彪
陈漫
于亮
谭赟璐
刘宇键
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机构
北京理工大学机械与车辆学院
中兵智能创新研究院有限公司智能系统总部
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出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第9期382-394,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(52175037、52205047)
北京理工大学前沿交叉计划项目(2024CX11006)。
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文摘
针对现有可通行性分析方法对复杂越野环境下障碍物识别不完整、泛化性差的问题,提出基于开放词汇语义分割的障碍识别算法,可提取车辆周围环境中障碍物和地形的语义标签,能有效识别复杂越野环境下的未知障碍物,在数据集和实车环境中验证了其具备稳定、全面的障碍识别能力。在此基础上,利用语义标签和三维点云构建了多层2.5D地图,基于语义标签对地形的可通行等级进行初步分级;其次基于地面高程计算了地形平整度分数,测量特殊环境要素(如垂直墙)的几何参数,并结合履带车辆几何构型预测了车辆行驶位姿,量化由车辆坡道静态稳定性、地面语义标签和几何属性之间的耦合关系,进而通过代价函数综合评估车辆通行风险和代价,构建以车辆为中心的可通行性地图。通过与同类方法比较验证了所提方法的有效性和可靠性,提升了为无人履带平台的决策、规划和控制提供数据支持。
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关键词
履带车辆
越野环境
可通行性分析
高程地图
语义分割
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Keywords
tracked vehicle
off-road environment
traversability analysis
elevation map
semantic segmentation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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