雷达研究论文

本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.

相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。

这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。

高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。

根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。

实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。

首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。

这张略过，暂时不需要看这个

路径规划算法介绍：

因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。

了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 ）

在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：

但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。

对速度进行采样一般有以下三个限制：

当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。

其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。

需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹

最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。

算法流程整体如下：

稀疏成份分析及在雷达成像处理中的应用稀疏成份分析是一种新兴的信号分析方法。它以过完备词典为基础，能从有限的观测数据中获得信号的稀疏表示，有效地挖掘信号的自然属性和本质的驱动源，提高变换域的分辨率，为信号处理提供了有力的工具。作为信号处理的重要组成部分，雷达成像技术无论在军事还是民用上都有巨大的应用潜力。雷达成像本质上就是一个信号表示过程，由于高频区雷达目标散射行为具有局部特性，用稀疏成份分析方法能提高雷达图像的质量，有利于图像分析和目标识别。针对雷达成像的应用背景，本文研究了稀疏成份分析中稀疏性度量函数构造的一般准则等理论问题，以及基于稀疏成份分析的雷达成像算法，包括一维距离像、二维逆合成孔径雷达成像和多频段雷达信号综合技术等。研究了稀疏成份分析中度量函数的构造和算法分析等理论问题。利用稀疏成份分析方法研究了高分辨一维距离像稀疏表示的原子构造与相关算法，并对算法的参数估计性能进行了理论分析。研究了基于稀疏成份分析的逆合成孔径雷达成像算法。根据雷达目标散射信号的稀疏表示模型，研究了多频段多分辨雷达信号综合技术。根据雷达目标的理想点散射体模型和几何绕射模型，分析了多频段雷达回波观测信号的联系与差别，并利用稀疏成份分析方法提出了高分辨一维距离像的多频段信号综合成像技术。针对多频段窄带组网雷达检测海上目标的应用背景，根据雷达目标在低分辨回波中的稀疏分布特性和海杂波的分布特性，提出了多雷达距离分辨率匹配处理技术，提高了雷达回波的距离分辨率并实现了多雷达距离分辨率的匹配统一，为多频段窄带雷达信号综合提供了统一的基础。