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摘要

摘要

基于无人机激光雷达的载货汽车外廓尺寸检测方法研究

货运车辆超载超限运输行为严重地破坏了公路基础设施，造成了路面损坏以

及桥梁断裂等问题，现有车辆尺寸检测技术存在检测地点固定和使用成本较高的

缺点，导致难以实现对车辆超载超限行为的实时动态检测。无人机平台具有成本

较低、灵活性高以及实时性强的优点，因此本文引入无人机平台，通过搭载激光

雷达采集车辆点云数据，构建一种基于多种点云处理算法的车辆外廓尺寸检测方

法，实现对车辆外廓尺寸的便携性和流动性检测。具体研究内容如下：

（1）搭建了一种基于无人机激光雷达的车辆外廓尺寸测量系统。将目前应

用较为广泛的四旋翼无人机作为飞行平台，同时为提高无人机续航能力，无人机

全机身采用碳纤维材料。在测量设备方面，深入分析不同类型激光雷达的工作原

理及优缺点，选择适用于本研究的机械式激光雷达。

（2）设计了无人机激光雷达与地面上位机之间的无线数据实时传输模块。

基于无人机激光雷达的车辆外廓尺寸测量系统对于数据传输的上行和下载速率

都具有非常高的要求，为确保测量系统能够稳定地进行实时数据传输，本研究通

过拆解得到路由器开发板并更换路由器开发板芯片及WiFi模块以满足试验要求。

为确保数据传输的稳定性，在上位机中加装WiFi信号功放器。经试验，所设计

的无线数据实时传输模块能够支持测量系统与上位机在30m的范围内保持正常

的无线通信。

（3）完成了原始点云数据格式转换并设计了点云预处理算法。首先在

Ubuntu系统中，通过调用ROS的相关指令，进行点云数据格式的转换。然后基

于点云算法库，设计完成了原始点云数据的预处理流程，主要由点云拓扑关系建

立、点云滤波和点云聚类算法组成。完成车辆点云数据中的噪声点及离群点的剔

除，获得被测车辆的完整点云数据，为后续车辆外廓尺寸测量提供有效的输入数

据集。

I

吉林大学硕士学位论文

（4）设计了一种基于主成分分析法构建最小包围盒的车辆尺寸检测方法，

并完成实车试验。对目前常用的点云包围盒算法进行试验的结果表明几种算法均

无法获得精确的车辆外廓尺寸测量结果。因此，设计基于PCA来构建点云最小

包围盒的算法实现对车辆外廓尺寸的精确测量，经过三种车型的实车试验结果验

证，测量误差均在4.0%之内。

关键词：

车辆尺寸检测，无人机，激光雷达，点云滤波，点云包围盒

II

ABSTRACT

ABSTRACT

ResearchonOutlineDimensionInspectionMethodofTruckBasedon

UAVLiDAR

Overloadingandover-limitedtransportationoffreightvehicleshaveseriously

damagedhighwayinfrastructure,causingdamagetoroadsandbridgefractures.The

existingvehiclesizedetectiontechnologyhasthedisadvantagesoffixeddetection

locationandhighcost,whichmakesitdifficulttoachievereal-timedynamicdetection

ofoverloadingandover-limitedbehaviorofvehicles.TheUAVplatformhasthe

advantagesof