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基于機器學習的單線激光雷達進行車輛識別與跟蹤方法研究

發(fā)布時間:2024-12-01 04:53
   針對多線激光雷達應(yīng)用于無人駕駛車輛的高額造價問題,提出了一種基于單線激光雷達作為主傳感器,并利用機器學習方法實現(xiàn)車輛識別與跟蹤任務(wù)。首先通過激光雷達掃描并獲取空間輪廓數(shù)據(jù),對每幀數(shù)據(jù)采用層次聚類算法進行目標分割;然后對每個目標進行特征提取,通過交叉驗證和網(wǎng)格搜索對支持向量機的參數(shù)進行優(yōu)化以實現(xiàn)更好的分類效果,采用卡爾曼濾波實現(xiàn)目標車輛的跟蹤;最后在城市公路和高架橋上開展了數(shù)據(jù)采集的工作,使用了裝備單線激光雷達和相機的乘用車作為實驗平臺,實驗結(jié)果表明,所提取六種目標車輛特征值組成特征向量并配合參數(shù)優(yōu)化后的支持向量機可以實現(xiàn)較高識別率,并可實現(xiàn)對目標車輛的穩(wěn)定跟蹤。

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

圖1凝聚層次聚類算法聚類完成后,每一幀數(shù)據(jù)被分成m段,S={s},s,,s每一段有n個點,并將極坐標系下數(shù)

圖1凝聚層次聚類算法聚類完成后,每一幀數(shù)據(jù)被分成m段,S={s},s,,s每一段有n個點,并將極坐標系下數(shù)

最小距離為:dmin(cj1,cj2)=minpcj1,pcj2p||-p'(1)式中,p||-p'是兩個點p和p'之間的距離,cj1,cj2為兩個簇,這里給出采用最小距離的凝聚層次聚類算法。在該算法的基礎(chǔ)上進行了改進,不僅比較相鄰兩點之間的距離,同時比較每個點與后兩個點之間的距....


圖2目標車輛

圖2目標車輛


圖3車輛點云數(shù)據(jù)聚類

圖3車輛點云數(shù)據(jù)聚類

間的距離,將一個點作為一簇,如果與下一個點的距離小于閾值,則歸為一簇,反之歸為另一簇,再與后兩個點比較,如果小于閾值則歸為一簇,否則歸為另一簇,這樣可以達到更好的聚類效果,流程圖如圖1所示。圖1凝聚層次聚類算法聚類完成后,每一幀數(shù)據(jù)被分成m段,S={s}1,s2,,sm每一段有n....


圖4傳感器安裝位置

圖4傳感器安裝位置

寸[6]指標可知:大部分車型的后防護杠的高度均在500mm<sup>6</sup>50mm范圍之間,同時標定激光雷達距所檢測的前方目標車輛距離為20m,這樣便可計算出激光雷達的傾斜角度α。激光雷達和相機同時使用,相機安裝在車輛正前方,實驗過程中,設(shè)置激光雷達的角度參數(shù)為0°到18....



本文編號:4013566

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