激光点云在无人驾驶路径检测中的应用
本文选题：激光点云 切入点：路径检测 出处：《测绘通报》2016年11期 论文类型：期刊论文
【摘要】：针对室外自然环境下无人自主地面智能车辆的可通行区域检测问题,提出了一种基于激光点云的道路可通行区域检测算法,包括倾斜检测道路边界和水平探测前方障碍物。道路边界检测主要依据道路区域与非路区域之间存在的高度差异来筛选道路边界特征点,结合通行宽度阈值提取道路边界线;前方障碍物检测则依据扫描点间距离聚类成不同的点云簇,对点云簇进行识别和定位,从而确定障碍物位置和大小。结合道路边界和障碍物信息提取车辆的可通行区域,为无人车路径规划提供依据。试验表明,该算法能够较好地检测出无人车的可通行区域。
[Abstract]:Aiming at the problem of detecting the passable area of unmanned ground intelligent vehicles in the outdoor natural environment, a road tradable area detection algorithm based on laser point cloud is proposed. The road boundary detection is mainly based on the height difference between the road area and the non-road area to screen the road boundary feature points and combine with the road width threshold to extract the road boundary. In front obstacle detection, the point cloud cluster is clustered according to the distance between the scanning points, and the point cloud cluster is identified and located to determine the location and size of the obstacle. The road boundary and obstacle information are combined to extract the passable area of the vehicle. The experimental results show that the algorithm can detect the passable area of the vehicle.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(41531177)
【分类号】：U463.6
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，本文编号：1619389
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