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针对真实交通场景中障碍物的检测与跟踪问题,提出了一种基于三维激光雷达HDL-64E的无人车障碍物检测与跟踪方法。首先对三维激光雷达产生且经路面分割后的点云数据栅格化,并进行栅格增补。在障碍物聚类之后,先利用无人车RTK-GPS数据和INS航向角数据进行多帧融合的静态障碍物的检测,再进一步利用动态障碍物模板匹配算法对静态障碍物检测结果形成的可行驶区域进行动态障碍物检测。最后,利用标准卡尔曼滤波器实现对动态障碍物的跟踪。本文方法应用在自主研发的无人车上的大量实验结果表明,本文提出的方法具备较高的可靠度,满足无人车的环境感知要求。 相似文献
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针对具有时空约束的无人车集群构型变换问题,采用图论方法描述集群协同关系,将集群构型变换问题分解为最小变换单元的队形变换问题. 为满足队形变换的空间约束,运用基于模型的轨迹预测方法为无人车规划提供满足起点和目标点约束的行驶路径,运用曲线插值方法规划平滑且满足时间约束的速度曲线,根据碰撞检测结果提出速度规划的边界条件. 仿真和实车实验证明了构型变换方法的有效性. 相似文献
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