本文選題：智能車　切入點(diǎn)：激光雷達(dá)　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年16期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間分布特征和回波強(qiáng)度信息,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)數(shù)據(jù)幀的車道標(biāo)線識(shí)別算法。該算法首先基于車載激光雷達(dá)采集的道路周圍環(huán)境點(diǎn)云數(shù)據(jù)中高程信息進(jìn)行濾波,確定可行駛區(qū)域。然后利用局部均值變點(diǎn)統(tǒng)計(jì)對(duì)可行駛區(qū)域點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的回波強(qiáng)度值進(jìn)行標(biāo)記提取,即車道標(biāo)線點(diǎn)云數(shù)據(jù)粗提取。最后基于EM(最大期望)方法聚類,從而完整、準(zhǔn)確地識(shí)別車道標(biāo)線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅能夠準(zhǔn)確定位可行駛區(qū)域,進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)車道標(biāo)線的自動(dòng)提取;而且有效抑制了道路周圍環(huán)境對(duì)車道標(biāo)線識(shí)別的干擾,驗(yàn)證了算法的有效性。
[Abstract]:Using the spatial distribution characteristics of point cloud data and echo intensity information, and combining with the statistical method of local mean change point, This paper presents a lane marking recognition algorithm for lidar data frames. Firstly, the algorithm is based on the elevation information of the point cloud data of the road surrounding the road collected by vehicular lidar. Then using the local mean change point statistics to extract the echo intensity value of the point cloud data in the driving area, that is, the rough extraction of lane marking point cloud data. Finally, based on the EM-based method, the maximum expectation method is used to cluster the data. The experimental results show that the algorithm not only can locate the driving area accurately, but also can automatically extract the lane marking, and effectively restrain the interference of the road surrounding environment to the lane marking recognition. The validity of the algorithm is verified.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院智能交通研究所;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(61074140,61573009,51508315) 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) 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)資助
【分類號(hào)】：TN958.98

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本文編號(hào)：1569523