【摘 要】
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为了快速有效地提取智能车辆在不同环境下的道路环境信息,提出基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法.首先,对三维激光雷达点云数据进行栅格化滤波处理,利用单束激
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所特种机器人研究室,安徽省智能驾驶技术及应用工程实验室,中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所智能车辆技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划集成项目(No.913203002),安徽省新能源汽车暨智能网联汽车产业技术创新工程项目,中国科学院机器人与智能制造创新研究院项目(No.CO2018005)、广东省省级科技计划项目(No.2016B090910002),中国科学院合肥物质科学研究院院长基金青年火花项目(No.YZJJ2020QN20)资助
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为了快速有效地提取智能车辆在不同环境下的道路环境信息,提出基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法.首先,对三维激光雷达点云数据进行栅格化滤波处理,利用单束激光点云空间邻域联合分割的方法进行空间分析,得到点云平滑度特征图像.然后,采用自适应方向搜索算法获取道路边界候选点,并进行聚类分析和曲线拟合.最后,对道路边界约束下可通行区域内点云进行聚类分割,获得道路内障碍物方位和距离信息.实验表明,文中算法能够实时准确地提取道路边界和障碍物位置信息,满足智能车环境建模和路径规划的需求.
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