【摘 要】
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路沿检测是矿区无人驾驶的关键技术之一,所得路沿信息可用于辅助无人矿车的感知、规划和定位。准确的路沿检测与路沿图构建同时也是高精地图构建中的首要步骤,通过机器学的方
【机 构】
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青岛慧拓智能机器有限公司,中山大学数据科学与计算机学院,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61503380)
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路沿检测是矿区无人驾驶的关键技术之一,所得路沿信息可用于辅助无人矿车的感知、规划和定位。准确的路沿检测与路沿图构建同时也是高精地图构建中的首要步骤,通过机器学的方法可以在现有路沿点的基础上初步构建道路结构拓扑。与传统的卡尔曼框架下的路沿跟踪所不同的是,笔者提出了基于占用栅格思想的路沿跟踪方案。所谓占用栅格,即根据传感器感知到的障碍物信息来对全局范围内的场景进行构建的一种方法。由于矿区环境下的路沿具有高度不确定性,所以需要用一种由包含概率信息的模型找出最高可能性是路沿的位置,而基于八叉树的结构正好可以满足这
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