基于自适应多特征融合的路沿检测与跟踪方法研究

为减少路沿检测过程中存在的误检和漏检,以三维激光雷达为传感器,提出了一种新的路沿检测与跟踪方法.首先,对点云进行预处理,采用基于距离的滤波器对原始点云中存在的影响特征提取的干扰点进行滤除,以提高路沿点的提取精度,对滤波后的点云,采用地面平面分段拟合的地面分割方法提取地面点云;然后,利用高度差、平滑度与角度阈值等路沿空间...     

转向避撞工况下装载激光雷达车辆的障碍物跟踪

目前车载激光雷达对周围障碍物的感知与定位多基于车辆坐标系,当车辆转向避撞时,由于航向角的变化和车辆坐标系的旋转,会增加障碍物数据关联、周边车辆运动状态分析和避撞路径规划的难度.为消除车辆转向带来的不利影响,本文中基于车载激光雷达坐标系的变换,提出了一种目标障碍物的跟踪方法.首先,采用改进的K-means算法对提取的道路...     

基于等高线形状分析的LIDAR建筑物提取

基于等高线形状分析,提出了一种新的LIDAR（机载激光雷达）建筑物提取方法．首先利用LIDAR数据生成DSM（数字地面模型）等高线,然后根据等高线形状特征参数,从DSM等高线中提取由建筑物点云形成的等高线（建筑物等高线）．最后,根据拓扑关系简化建筑物等高线,再利用建筑物轮廓线相互垂直或平行的特点,对建筑物等高线进行规则化,提取建筑物．实验结果表明,即使在地形起伏的情况下,该方法仍可提取出形状复杂的建筑物,准确率达80％以上．     

毫米波雷达与激光雷达在无人船上的应用

从毫米波雷达与激光雷达在无人驾驶汽车及水面自主船舶的应用现状出发,分析其相对于船舶现有感知设备的优缺点,提出基于毫米波雷达与激光雷达的无人船近距离目标运动态势融合感知方案,并给出具体的数据处理与融合过程。该种组合感知方案能够有效弥补现有无人船感知盲区,提高近距离目标感知精度及自主靠离泊的可靠性。最后指出激光雷达在未来需要降低成本并提高海事可靠性,与视觉传感器的融合将会是更高层次的研究方向。     

船舶超载吃水监测系统设计与实现

长江干线航道近些年来"超载""超吃水"现象较为严重,形势不容乐观。而目前治理"超载""超吃水"行为的手段单一,尽管相关部门投入了巨大的人力、物力、财力,效果也并不理想。针对上述问题,采用基于激光雷达的干舷高度测量方法快速检测船舶的吃水深度,并在岳阳海事局辖区水域实现了示范应用。结果表明,在测量精度、系统反应时间、系统适应性、实时性方面效果明显。     

基于激光雷达的轻量化定位与建图方法

随着科技的进步,自动驾驶的发展如火如荼,作为其关键技术之一的定位与建图方法目前主要依赖于全球定位系统（Global Positioning System, GPS）,这类方法易受天气以及高层建筑物的影响。考虑到现有方法的局限性,文章提出了基于激光雷达的轻量化定位与建图方法,该方法主要由前端配准、回环检测、后端优化、建图等四个部分组成,通过以上几个部分对采集到的周围环境的数据进行提取、匹配、识别、优化,得到兼具精度和鲁棒性的定位与建图效果,为自动驾驶的感知、规划、决策、控制等建立基础。     

一种车载数字相机与激光雷达融合算法设计

环境感知是智能辅助驾驶的底层模块,单传感器感知存在易受干扰、所需配置传感器数量多和感知效果差等弊端,为此提出一种车载数字相机与激光雷达融合算法。综合考虑信息融合高效性与系统鲁棒性采取决策级融合策略,利用CENTER POINT算法对雷达点云数据进行处理,再利用Yolo v3算法进行密集型数据训练处理图像数据,最后使用交并比匹配（IOU）和已有文献的D-S论据实现数据融合并输出决策结果。经过KITTI数据集验证,该融合算法输出的识别效果优于单传感器,且在多种路况上均有良好的目标检测效果。     

智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术

针对识别智轨列车的前方车辆三维信息来保证其行车安全的问题,提出一种面向智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术.首先采用基于角度阈值的算法分割地面并提取障碍物点云,然后提出距离角度约束算法遍历障碍物点云求解聚类点集,通过二次求解优化聚类结果获取预融合聚类点集,最后采用YOLOv3网络模型进行车辆检测,构建基于几何模型的...     

基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测

采用激光雷达对隧道环境中的障碍物进行检测时,海量的隧道点云容易造成虚警。对此,文章提出了一种基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测方法。其首先设计了背景点云的滤除策略,根据三维点云生成二维栅格图,并标记隧道边界栅格和地面栅格;对隧道边界栅格点云进行欧几里得聚类和边界曲线估计,根据估计曲线滤除隧道边界点云;对地面栅格点云进行平面估计,根据估计平面滤除地面点云。接着,对保留的障碍物点云进行欧几里得聚类并提取障碍物的尺寸和位置信息。最后,应用改进距离准则的全局最近邻算法和卡尔曼滤波算法对障碍物进行跟踪,并设计了基于生命状态转移的目标航迹管理策略。实验结果表明,本文所提方法不仅能有效消除背景点云的干扰,而且能稳定识别和跟踪隧道内的障碍物。