论文摘要
针对目前典型道路边沿识别算法存在实时性与可靠性难以兼顾的问题,基于多线激光雷达,根据道路边沿的几何特征与三维点云特征,提出了一种权衡实时性与可靠性的道路边沿识别算法。依据多线激光雷达扫描获取的大量点云数据,基于RANSAC算法的地面分割方法,滤除了预设感兴趣区域内的地面数据点,然后将剩余的无序点进行有序栅格化投射处理,根据道路边沿区域的几何特征与点云分布特征进行匹配筛选,再融合RANSAC的最小二乘法,以完成道路边沿曲线的鲁棒拟合。实验表明,算法在直道和弯道场景识别准确率均大于95%,耗时均低于15 ms,具有良好的准确性和实时性。所提算法能有效识别道路边沿,可为智能车可行驶区域的识别及控制提供理论参考与方法依据。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈俊吉,皮大伟,谢伯元,王洪亮,王霞
关键词: 传感器技术,智能车辆,道路边沿,几何特征,三维点云,融合
来源: 河北科技大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,电信技术
单位: 南京理工大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金(51205204)
分类号: TN958.98;U463.6
页码: 461-468
总页数: 8
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