【摘 要】
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为了提高城市复杂交通场景下车载激光雷达对运动车辆进行状态估计可靠性,提出基于点云场景流特征信息提取技术的运动目标位置估计方法.通过对比不同关键点检测器与特征描述子的组合特性,确定出ISS-SHOT(Intrinsic Shape Signature-Signature of Histogram of Orientation)的组合方式最为高效,并选用UKF(Unscented Kalman Filter)算法对所处理的场景流中的动态目标的位置进行预测和更新,从而估计出智能车辆周围的目标状态.实验结果表明:
【机 构】
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长安大学 汽车学院,西安 710064;桂林航天工业学院 汽车与交通工程学院,桂林 541004;长安大学 汽车学院,西安 710064;桂林航天工业学院 汽车与交通工程学院,桂林 541004
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为了提高城市复杂交通场景下车载激光雷达对运动车辆进行状态估计可靠性,提出基于点云场景流特征信息提取技术的运动目标位置估计方法.通过对比不同关键点检测器与特征描述子的组合特性,确定出ISS-SHOT(Intrinsic Shape Signature-Signature of Histogram of Orientation)的组合方式最为高效,并选用UKF(Unscented Kalman Filter)算法对所处理的场景流中的动态目标的位置进行预测和更新,从而估计出智能车辆周围的目标状态.实验结果表明:该方法能实时估计不同轨迹工况下的运动目标状态参数,表现出较好的鲁棒性.
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