發(fā)布時(shí)間：2018-04-07 15:16

  本文選題：智能車　切入點(diǎn)：激光雷達(dá)　出處：《廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境中道路邊界存在不連續(xù)、被遮擋及易受路內(nèi)障礙物干擾情況下的識(shí)別問(wèn)題,利用車載激光雷達(dá)獲取的結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程信息,結(jié)合局部均值變點(diǎn)統(tǒng)計(jì)方法,提出了一種用于激光雷達(dá)幀數(shù)據(jù)的道路邊界識(shí)別算法。該算法首先利用局部均值變點(diǎn)統(tǒng)計(jì)對(duì)結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境三維點(diǎn)數(shù)據(jù)中突變的z坐標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)記并提取其對(duì)應(yīng)的(x,y)數(shù)據(jù)點(diǎn),即道路邊界點(diǎn)數(shù)據(jù)粗提取;然后基于分段雙閾值對(duì)粗提取的道路邊界點(diǎn)數(shù)據(jù)濾波處理;最后利用最小二乘法擬合道路邊界點(diǎn)數(shù)據(jù)�；趯�(shí)車實(shí)驗(yàn)分別采集的不同道路環(huán)境條件下結(jié)構(gòu)化直道1 450幀、彎道935幀數(shù)據(jù),算法識(shí)別準(zhǔn)確率均高于80%,且識(shí)別道路寬度誤差小于0.14 m。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅能夠自動(dòng)識(shí)別結(jié)構(gòu)化道路邊界,而且有效抑制了路面障礙物的干擾,驗(yàn)證了算法的有效性。
[Abstract]:A road boundary recognition algorithm for lidar frame data is proposed based on the statistical method of local mean change points.The algorithm firstly uses local mean change point statistics to mark the abrupt z coordinate value in the 3D point data of structured road environment and extract the corresponding data points, that is, rough extraction of road boundary point data.Then the rough extracted road boundary point data is filtered based on piecewise double threshold, and the road boundary point data is fitted by the least square method.The experimental results show that the algorithm can not only automatically identify the structured road boundaries, but also effectively suppress the interference of road obstacles, and verify the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院;清華大學(xué)汽車安全與節(jié)能國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61074140,61573009,51508315,51608313) 汽車安全與節(jié)能國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(KF16232) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2014FM027,ZR2016EL19) 山東省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目(14CGLJ27) 山東省高等學(xué)�？萍加�(jì)劃(J15LB07)
【分類號(hào)】：TN958.98;TP242

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1719733