城市复杂环境下基于三维激光雷达实时车辆检测

发布时间：2018-06-16 16:32

  本文选题：三维激光雷达 + 栅格地图　； 参考：《浙江大学学报(工学版)》2014年12期

【摘要】：针对目前车辆检测准确性不高的问题,提出一种在城市复杂环境下单帧准确实时检测静止或运动车辆的算法.车辆检测系统采用三维激光雷达点云和二维栅格相结合,其中障碍聚类和障碍块轮廓在二维栅格地图上提取,而障碍检测和车辆检测在三维点云数据上处理.检测准确性的高低主要取决于所选的特征是否具有很好的区分性.针对几何形状相似难以区分和物体遮挡等问题,采用3种特征描述:反射强度概率分布、纵向高度轮廓分布和位置姿态相关特征,并利用支持向量机(SVM)训练分类器实现车辆的实时检测.实验中比较和分析了不同单特征和综合特征的检测性能,结果表明:自主车在城市环境下能以每帧200ms实时准确地检测环境中的车辆.
[Abstract]:In order to solve the problem that the accuracy of vehicle detection is not high at present, a single frame accurate real-time detection algorithm for stationary or moving vehicles in complex urban environments is proposed. The vehicle detection system uses 3D lidar point cloud and two-dimensional grid, in which obstacle clustering and obstacle block contour are extracted on two-dimensional grid map, while obstacle detection and vehicle detection are processed on 3D point cloud data. The accuracy of detection mainly depends on whether the selected features are well differentiated. In view of the difficulty of distinguishing geometric shape similarity and object occlusion, three features are used to describe: probability distribution of reflection intensity, longitudinal height profile distribution and position and attitude correlation. Support vector machine (SVM) training classifier is used to realize real-time vehicle detection. In the experiment, the detection performance of different single and comprehensive features is compared and analyzed. The results show that the autonomous vehicle can detect the vehicle in the environment accurately and in real time with each frame of 200ms in the urban environment.
【作者单位】： 浙江大学信息与电子工程学系;浙江省综合信息网重点实验室;杭州电子科技大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61071219,61102132)
【分类号】：TN958.98

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本文编号：2027366