為了在多種道路環(huán)境下準(zhǔn)確提取智能汽車前方道路路沿,提出一種基于三維激光雷達(dá)的路沿檢測算法。該算法采用隨機(jī)采樣一致性算法(random sample consensus, RANSAC)快速分割出道路區(qū)域,濾除了大部分非地面數(shù)據(jù),提高后續(xù)步驟的處理速度;提出一種基于無向圖鄰域關(guān)系的多特征、寬閾值、多層次路沿特征提取算法,通過構(gòu)造多種路沿幾何特征設(shè)置較寬閾值以提高路沿檢測精度;采用雙向掃描線搜索算法獲取路沿候選點(diǎn),根據(jù)路沿特征點(diǎn)密度和全局連續(xù)性的特點(diǎn)進(jìn)行聚類分析并去除噪聲,用二次曲線擬合道路路沿。結(jié)果表明,該算法能夠在車輛、行人和障礙物遮擋的情況下有效識別結(jié)構(gòu)化直、彎道路路沿,算法準(zhǔn)確率均高于86%,且檢測道路寬度誤差小于0.19m,驗(yàn)證了算法的魯棒性和準(zhǔn)確性。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 雷達(dá)配置和數(shù)據(jù)預(yù)處理
    1.1 16線激光雷達(dá)參數(shù)
    1.2 道路區(qū)域提取
2 路沿檢測
    2.1 道路路沿候選點(diǎn)提取
    2.2 雙向掃描線搜索
    2.3 路沿點(diǎn)聚類去噪及擬合
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.1 多行人直道路沿檢測
    3.2 彎道路沿檢測
    3.3 車輛和行人遮擋的直道路沿檢測
    3.4 路邊停車遮擋的直道路沿檢測
4 結(jié)束語



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