实验8-实验指导书1

本文主要介绍了无人机SLAM基础实验，重点在于立体环境建模与路径规划，使用PCL库和C++进行实现。实验旨在通过激光雷达获取的点云数据，构建环境模型并进行路径规划。 1. 激光雷达探测原理： 激光雷达（LiDAR）是获取三维环境信息的关键传感器，其工作原理类似于雷达，但使用光脉冲。当激光雷达旋转时，发射脉冲并记录回波时间，通过计算光速与时间的关系得到距离信息。结合方位角和俯仰角，可确定散射点在三维空间中的坐标。激光雷达的分辨率由脉冲宽度决定（距离分辨率）和电机旋转角度（角度分辨率），不同线数的雷达对应不同的俯仰角分辨率，例如16、32、64线。 2. 环境建模： 环境建模是路径规划的基础，激光雷达生成的高分辨率点云数据可能包含大量冗余信息。为了减少计算量，常采用离散化建模方法，如将环境划分为网格单元。如果网格内有散射点，则认为该网格是障碍物，否则为自由空间。这种基于立方体的建模方法有助于简化环境表示。 3. 路径规划： 路径规划涉及两个主要部分：环境建模和路线设计。首先，通过点云数据创建障碍物模型，然后设计算法找到从起点到终点的避障路径。常用的路径规划算法可能涉及到图论，如A*算法或其他启发式搜索策略。在二维路径规划问题中，通常将网格单元按坐标顺序标记，便于表示路径。 4. 技术实现： 实验中使用PCL库，这是一个强大的点云处理库，提供了丰富的功能，如点云数据处理、滤波、分割、特征提取等，适用于环境建模。同时，实验要求在C++环境中使用Visual Studio进行开发，这是一款强大的集成开发环境，支持C++编程，便于调试和管理项目。 5. 总结： 实验8的目的是通过实际操作，使学生掌握激光雷达数据处理、点云建模和路径规划的基本方法。通过PCL库和C++，学生将学习如何利用点云数据构建环境模型，并设计算法实现无人机的避障路径规划，了解图论算法在路径规划中的应用。这个实验不仅强化了编程技能，还加深了对无人机导航系统中关键组件的理解。