改进贝叶斯推理的栅格地图更新与障碍物检测

发布时间：2018-01-15 06:00

本文关键词：改进贝叶斯推理的栅格地图更新与障碍物检测　出处：《激光杂志》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着科技发展,激光雷达在无人驾驶车中的应用成为社会热门的话题。其中,栅格地图也成为动态障碍物检测的手段之一。原始贝叶斯推理方法在栅格概率趋于极值时,若栅格状态发生改变则体现出的很强的滞后性,因此提出一种利用模糊逻辑矫正权值变量对贝叶斯后验概率进行限制的算法。应用改进的贝叶斯推理更新栅格状态并利用冲突变量检测动态障碍物。最后,通过膨胀、腐蚀、改进连通区域标记法及一维数据区间密度算法提取障碍物信息及可行驶区域信息。实车实验表明提出方法的有效性。
[Abstract]:With the development of science and technology, the application of laser radar in unmanned vehicle driving become a social hot topic. Among them, the grid map is one of the dynamic obstacle detection method. The original Bayesian inference method in grid probability tends to be extreme, if the State Grid change reflects the strong lag, so a restrictions on the Bayesian posterior probability using fuzzy logic correction weight variable algorithm. The application of improved Bayesian inference and update the grid state detection of dynamic obstacles by conflict variables. Finally, through the expansion, corrosion, improvement of connected region labeling method and one-dimensional data interval density algorithm to extract obstacle information and driving region information. The real vehicle test show the validity of the method.

【作者单位】：北京工业大学信息学部;
【基金】：北京市属高等学校人才强教计划资助项目(038000543115025)
【分类号】：TN958.98
【正文快照】： 随着社会的不断发展,无人驾驶成为了一个日趋热门的话题,目前,世界各个国家越来越多的学者开始对无人驾驶车辆进行研究[1-3]。而雷达凭借算法处理灵活而且可以在一些恶劣的天气条件下发挥其作用的优势得到广泛关注,在无人驾驶中环境感知是最为重要。环境地图建立分为四种[4]:

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