本文選題：三維激光雷達 + 柵格地圖��； 參考：《浙江大學學報(工學版)》2014年12期

【摘要】：針對目前車輛檢測準確性不高的問題,提出一種在城市復雜環(huán)境下單幀準確實時檢測靜止或運動車輛的算法.車輛檢測系統(tǒng)采用三維激光雷達點云和二維柵格相結合,其中障礙聚類和障礙塊輪廓在二維柵格地圖上提取,而障礙檢測和車輛檢測在三維點云數據上處理.檢測準確性的高低主要取決于所選的特征是否具有很好的區(qū)分性.針對幾何形狀相似難以區(qū)分和物體遮擋等問題,采用3種特征描述:反射強度概率分布、縱向高度輪廓分布和位置姿態(tài)相關特征,并利用支持向量機(SVM)訓練分類器實現車輛的實時檢測.實驗中比較和分析了不同單特征和綜合特征的檢測性能,結果表明:自主車在城市環(huán)境下能以每幀200ms實時準確地檢測環(huán)境中的車輛.
[Abstract]:In order to solve the problem that the accuracy of vehicle detection is not high at present, a single frame accurate real-time detection algorithm for stationary or moving vehicles in complex urban environments is proposed. The vehicle detection system uses 3D lidar point cloud and two-dimensional grid, in which obstacle clustering and obstacle block contour are extracted on two-dimensional grid map, while obstacle detection and vehicle detection are processed on 3D point cloud data. The accuracy of detection mainly depends on whether the selected features are well differentiated. In view of the difficulty of distinguishing geometric shape similarity and object occlusion, three features are used to describe: probability distribution of reflection intensity, longitudinal height profile distribution and position and attitude correlation. Support vector machine (SVM) training classifier is used to realize real-time vehicle detection. In the experiment, the detection performance of different single and comprehensive features is compared and analyzed. The results show that the autonomous vehicle can detect the vehicle in the environment accurately and in real time with each frame of 200ms in the urban environment.
【作者單位】： 浙江大學信息與電子工程學系;浙江省綜合信息網重點實驗室;杭州電子科技大學電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61071219,61102132)
【分類號】：TN958.98

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本文編號：2027366