针对基于人工路标的二维激光雷达导航定位应用,提出一种基于激光雷达回波强度的自适应圆柱形人工路标中心提取方法。分析了不同应用环境对路标中心提取的影响,包括不同的漫反射背景面、激光雷达与背景面的入射角以及镜面反射面。搭建不同应用场景的物理实验平台,采集原始激光雷达扫描数据,给出三种中心识别算法的识别结果,并对比分析了实验结果。最终实验结果表明,本文提出的算法在各种应用场景下均可以稳定、准确地识别人工路标中心点,具有较高的鲁棒性以及较高的实用性。

针对目前移动机器人对环境地图构建精度低的问题, 分别提出了激光雷达测距、测角的标定方法。通过误差传播定律分析引起激光雷达的测距误差因素, 可知激光雷达测距误差主要是由回波强度和测量距离引起的, 推导出测距误差修正模型。通过分析激光雷达测角误差因素, 针对机械扫描轴与几何旋转中心偏心引起的误差, 提出了一种三角形标定方法, 建立测角误差修正模型。根据激光雷达测距、测角误差修正模型修改移动机器人坐标转换系统。实验结果表明, 测距标定使平面障碍物数据纵坐标差值的标准差提高了30%~60%, 接近物体真实几何特征; 测角标定方法使障碍物数据的重合效果提高了30%, 标定方法提高了移动机器人地图构建的精度。

以建立的铁路罐车回波强度D模型为基础, 采用高感应激光标靶, 对检定周期内铁路罐车(箱)进行以入射角为代表的几何量特性扫描影响分析, 并通过点云均布率和再现率直观判断扫描效果, 最后以不同入射角扫描模型计算铁路罐车容积, 并与较高等级容积量传法比较, 结果显示, 基于铁路罐车工况, 35°入射角进行扫描的扫描效果较好, 测量准确度高, 测量重复性较好, 较容量比较法更加接近。进行测量不确定度评定, 测量结果的相对扩展不确定度为3×10-3, k＝2, 为三维激光扫描铁路罐车相关技术的研究提供一定的理论与技术参考。

为了研究入射角对猫眼光电系统回波光强分布的影响,从广义衍射积分公式出发, 建立了倾斜高斯光束通过猫眼光电系统的光强分布模型, 推导出其传输解析表达式, 数值模拟了两种探测距离下光强分布随入射角度的变化规律。结果表明, 在猫眼光电系统的半视场角范围内, 入射光束为高斯光束时, 探测距离、入射角的共同增大使得回波光束的能量逐渐减小, 且分布模式越来越接近高斯模式; 相比近距离探测, 远距离探测时回波光强分布达到高斯模式对入射条件的要求更为严格。该研究为实际侦察提供了理论依据, 尤其对入射角的选取具有指导意义。

建立了激光成像雷达探测目标的数学模型，分析了目标成像点轨迹形成的整个过程，讨论了距离像上的目标回波强度与目标距离之间的关系，得出了单次脉冲成像回波峰值点在像面上的坐标分布函数。设计实验并提出了一种动目标三维轨迹检测的方法，利用自适应阈值法对激光雷达实验图像进行了处理，得到了目标成像点轨迹分布；对比了距离像的理论和实验数据，结果表明理论模型检测的目标轨迹结果与实验结果误差控制在2%以内，具有较高的吻合度，所得结论可为目标轨迹预测以及意图判断提供参考意义。

通过对地球科学激光测高系统(Geoscience Laser Altimeter System, GLAS)波形数据进行高斯分解, 提取精确的波形特征信息, 计算出GLAS波形数据激光穿透指数(LPI), 基于LPI提出GLAS数据反演叶面积指数(LAI)的新方法, 建立了GLAS数据反演森林LAI的模型(R2=0.84, RMSE=0.64), 并用留一交叉验证法(LOOCV)对反演模型的可靠性进行了验证, 结果表明, 该模型没有过度拟合, 具有很好的泛化能力, 最后通过人工神经网络融合GLAS与TM(Thematic Mapper,专题制图仪)遥感数据实现区域尺度森林LAI反演, 用25个实测LAI对反演精度进行了验证, 研究表明反演LAI与实测值较为接近, 精度较高(R2=0.76, RMSE=0.69), 为生态环境研究提供精确的输入参数, 为GLAS数据大区域高精度LAI反演提供新的方法和思路.

地面激光扫描仪回波强度信号不仅与地物的激光反射特性有关，还与其他因素相关，这降低了基于强度数据的地物分类结果的可靠性和精度。基于徕卡ScanStation2 型地面激光扫描仪，实验研究了仪器、距离、入射角、地物反射面特性、外界环境等因素对强度数据的影响。结果表明：强度值随距离的增大呈现先增大后减小趋势，且在距离为15 m 左右达到最大值；强度值标准差随距离的增大首先表现为振荡下降趋势，当距离大于55 m 后趋于稳定；入射角对强度数据的影响与地物本身特性（如地物的激光反射率、均质性）有关；接近激光波长的颜色和激光本身的颜色强度值大，但其强度值标准差也大；同一地物干燥时的强度值比湿润时高；外界环境对强度值影响有限。