發(fā)布時間：2024-12-01 04:53

　　 針對多線激光雷達(dá)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(dá)作為主傳感器,并利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)車輛識別與跟蹤任務(wù)。首先通過激光雷達(dá)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(jìn)行目標(biāo)分割;然后對每個目標(biāo)進(jìn)行特征提取,通過交叉驗證和網(wǎng)格搜索對支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)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(biāo)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(dá)和相機(jī)的乘用車作為實驗平臺,實驗結(jié)果表明,所提取六種目標(biāo)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(jī)可以實現(xiàn)較高識別率,并可實現(xiàn)對目標(biāo)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(biāo)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(jìn)行了改進(jìn)，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(biāo)車輛

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(dá)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

寸［6］指標(biāo)可知：大部分車型的后防護(hù)杠的高度均在500mm⁶50mm范圍之間，同時標(biāo)定激光雷達(dá)距所檢測的前方目標(biāo)車輛距離為20m，這樣便可計算出激光雷達(dá)的傾斜角度α。激光雷達(dá)和相機(jī)同時使用，相機(jī)安裝在車輛正前方，實驗過程中，設(shè)置激光雷達(dá)的角度參數(shù)為0°到18....

本文編號：4013566