基于LabVIEW和高性能单线激光雷达搭建障碍物识别系统，通过改进的聚类算法、数据关联及滤波技术，实现低速场景下车辆前方30m内移动障碍物的实时检测、位置与速度识别及轨迹跟踪。系统适用于物流配送、园区巡检等低速移动平台，依托LabVIEW的图形化编程与实时数据处理能力，兼顾检测精度与开发效率。

应用场景

• 物流配送：社区、校园内低速物流车（时速≤20km/h）的道路环境感知，识别前方行人、车辆等障碍物，保障最后1km配送安全。

• 园区巡检：厂区、景区巡检车的自主避障支持，实时监测路径内静态（石墙、花坛）与动态（人员、其他车辆）障碍物。

• 教学科研：自动化专业实践教学，演示环境感知算法与软硬件协同开发流程。

硬件选型

软件架构

核心架构

以LabVIEW为核心，采用“数据采集-处理-决策-显示”分层架构：雷达采集数据经LabVIEW解析后，依次通过聚类、数据关联、滤波算法处理，最终在可视化界面输出障碍物信息。

功能实现

• 数据解析：LabVIEW通过以太网读取雷达UDP报文，解析角度、距离、时间戳等信息，筛选30m内感兴趣区域数据，减少无效计算。依托LabVIEW的UDP通信模块，可直接调用底层接口，解析效率比通用编程工具提升20%。

• 聚类分析：基于改进DBSCAN算法，LabVIEW按雷达扫描区域动态计算聚类阈值（Eps和Minpts），结合高斯模型识别“I型”“L型”等障碍物点云。通过LabVIEW的数学运算模块封装算法，可直观调试阈值参数对聚类结果的影响。

• 数据关联：采用最近邻算法思想，LabVIEW对比连续两帧障碍物外接矩形框重叠区域，匹配同一障碍物。图形化编程使关联逻辑（如距离阈值判断）可通过流程图直观呈现，便于调试。

• 轨迹跟踪：卡尔曼滤波模块在LabVIEW中实现，基于位置、速度数据建立运动模型，预测并修正障碍物轨迹。LabVIEW的实时图表控件可动态显示滤波前后轨迹，直观验证效果。

• 可视化显示：LabVIEW前面板设计实时界面，显示障碍物位置、速度曲线及跟踪状态，支持参数（如聚类阈值）在线调整，无需重启程序即可验证优化效果。

架构优势

1. 开发高效：LabVIEW图形化编程无需复杂代码，算法模块（如卡尔曼滤波）可通过拖放控件搭建，开发周期比C++缩短40%；内置调试工具（如探针）可实时查看中间变量，快速定位问题。

2. 实时性强：通过LabVIEW的多线程调度，数据解析与算法处理并行执行，单帧数据处理耗时≤150ms，满足20Hz扫描频率的实时性要求。

3. 可视化好：集成图表、控件等显示元素，可实时展示点云聚类、轨迹跟踪过程，比纯代码架构更易观察算法效果，便于参数优化。

4. 扩展性高：支持调用DLL动态链接库扩展算法（如复杂聚类逻辑），也可通过LabVIEW的接口模块集成相机、毫米波雷达等其他传感器，提升感知冗余度。

问题与解决

1. 聚类阈值固定导致远处障碍物漏检
   问题：原始DBSCAN算法用固定阈值，30m处障碍物点云稀疏时易被误判为噪声。
   解决：在LabVIEW中实现自适应阈值算法，按距离动态调整Eps（近距小、远距大）和Minpts（近距多、远距少）。通过LabVIEW的条件结构快速迭代阈值计算逻辑，最终远处障碍物检出率提升至99%。

2. 雷达噪声导致轨迹波动
   问题：雷达震动或强光干扰使点云位置波动，跟踪轨迹跳变。
   解决：在LabVIEW中封装卡尔曼滤波模块，通过调整过程噪声Q和观测噪声R平滑轨迹。利用LabVIEW的实时曲线对比滤波前后数据，快速优化Q、R参数，轨迹波动幅度降低60%。

3. 深色物体反射率低导致点云失真
   问题：黑色车辆反射率低（4%），点云稀疏易丢失跟踪。
   解决：在LabVIEW中增加多帧关联逻辑，若连续3帧未匹配，仍基于卡尔曼预测值保留轨迹；若第4帧重新检测到点云，自动续接轨迹。通过LabVIEW的状态机控件实现逻辑跳转，深色物体跟踪有效率提升至85%。