基于3D激光雷达点云的道路边界识别算法

发布时间：2018-04-07 15:16

  本文选题：智能车　切入点：激光雷达　出处：《广西大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：针对结构化道路环境中道路边界存在不连续、被遮挡及易受路内障碍物干扰情况下的识别问题,利用车载激光雷达获取的结构化道路环境三维点云数据的高程信息,结合局部均值变点统计方法,提出了一种用于激光雷达帧数据的道路边界识别算法。该算法首先利用局部均值变点统计对结构化道路环境三维点数据中突变的z坐标值进行标记并提取其对应的(x,y)数据点,即道路边界点数据粗提取;然后基于分段双阈值对粗提取的道路边界点数据滤波处理;最后利用最小二乘法拟合道路边界点数据。基于实车实验分别采集的不同道路环境条件下结构化直道1 450帧、弯道935帧数据,算法识别准确率均高于80%,且识别道路宽度误差小于0.14 m。实验结果表明,该算法不仅能够自动识别结构化道路边界,而且有效抑制了路面障碍物的干扰,验证了算法的有效性。
[Abstract]:A road boundary recognition algorithm for lidar frame data is proposed based on the statistical method of local mean change points.The algorithm firstly uses local mean change point statistics to mark the abrupt z coordinate value in the 3D point data of structured road environment and extract the corresponding data points, that is, rough extraction of road boundary point data.Then the rough extracted road boundary point data is filtered based on piecewise double threshold, and the road boundary point data is fitted by the least square method.The experimental results show that the algorithm can not only automatically identify the structured road boundaries, but also effectively suppress the interference of road obstacles, and verify the effectiveness of the algorithm.
【作者单位】： 山东理工大学交通与车辆工程学院;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61074140,61573009,51508315,51608313) 汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF16232) 山东省自然科学基金(ZR2014FM027,ZR2016EL19) 山东省社会科学规划研究项目(14CGLJ27) 山东省高等学校科技计划(J15LB07)
【分类号】：TN958.98;TP242

【参考文献】

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1 段建民;李龙杰;郑凯华;;基于车载4线激光雷达的前方道路可行驶区域检测[J];汽车技术;2016年02期

2 朱学葵;高美娟;李尚年;;一种智能汽车的实时道路边缘检测算法[J];北京联合大学学报(自然科学版);2015年04期

3 刘金龙;张晓雨;;基于直线模型的道路边界识别技术[J];电子科技;2014年10期

4 杨象军;项志宇;刘济林;;基于四线激光雷达的校园道路的检测与跟踪[J];传感器与微系统;2013年09期

5 史晓鹏;何为;韩力群;;采用Hough变换的道路边界检测算法[J];智能系统学报;2012年01期

6 陈军;徐友春;赵明;彭永胜;;基于随机Hough变换的道路边界识别算法研究[J];中国图象图形学报;2009年05期

7 孙涵;刘宁钟;;一种新的基于红外图像的道路边界检测方法[J];南京航空航天大学学报;2006年06期

8 余天洪;王荣本;顾柏园;郭烈;;基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述[J];公路交通科技;2006年01期

9 徐友春,王荣本,李克强,赵玉凡;一种基于直线模型的道路识别算法研究[J];中国图象图形学报;2004年07期

10 王晓,隽志才,朴基男,贾洪飞;局部比较的变点统计理论及其在交通流突变研究中的应用[J];公路交通科技;2002年06期

【共引文献】

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1 孔栋;孙亮;王建强;王晓原;;基于3D激光雷达点云的道路边界识别算法[J];广西大学学报(自然科学版);2017年03期

2 李迎春;付兴建;薛琴;;基于RGB熵的非结构化道路分割方法[J];计算机工程与设计;2017年06期

3 张艳辉;徐坤;郑春花;冯伟;徐国卿;;智能电动汽车信息感知技术研究进展[J];仪器仪表学报;2017年04期

4 段瑗;李春书;闫尧;;基于支持向量机的路面图像分类方法[J];河北农业大学学报;2016年06期

5 王海;蔡英凤;贾允毅;陈龙;江浩斌;;基于深度卷积神经网络的场景自适应道路分割算法[J];电子与信息学报;2017年02期

6 李成进;王芳;;智能移动机器人导航控制技术综述[J];导航定位与授时;2016年05期

7 高飞;梅凯城;高炎;卢书芳;肖刚;;城市交叉路口背景提取与车道标定算法[J];中国图象图形学报;2016年06期

8 林英杰;李东杰;梁光静;郭健平;;基于FPGA的快速车道偏离预警系统硬件实现[J];电子科技;2016年05期

9 田强;孔斌;孙翠敏;王灿;;车辆尾灯灯语的检测与识别[J];计算机系统应用;2015年11期

10 张昊;李擎;;基于距离与能量的复杂场景下ALV可行域认知[J];传感器与微系统;2015年11期

【二级参考文献】

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1 周俊静;段建民;杨光祖;;基于雷达测距的车辆识别与跟踪方法[J];汽车工程;2014年11期

2 杨象军;项志宇;刘济林;;基于四线激光雷达的校园道路的检测与跟踪[J];传感器与微系统;2013年09期

3 钱美旋;叶东毅;;利用一维投影分析的无参数多密度聚类算法[J];小型微型计算机系统;2013年08期

4 李双庆;慕升弟;;一种改进的DBSCAN算法及其应用[J];计算机工程与应用;2014年08期

5 张玲新;季本山;;基于AIS的近海水上智能交通系统[J];电子科技;2012年08期

6 刘梓;唐振民;任明武;;基于3D激光雷达的实时道路边界检测算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2011年S2期

7 马雷;臧俊杰;张润生;于福莹;;基于DS证据理论的不同光照条件下道路边界识别[J];汽车工程;2011年08期

8 史晓鹏;何为;韩力群;;灰度直方图与LDA的路况分类[J];智能系统学报;2011年04期

9 王燕清;陈德运;石朝侠;;基于单目视觉的非结构化道路检测与跟踪[J];哈尔滨工程大学学报;2011年03期

10 袁夏;赵春霞;;一种激光雷达可通行区域提取算法[J];兵工学报;2010年12期

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1 周文纳;杜晓娟;李吉焱;;改进的角度边界识别方法及其在延吉盆地的应用[J];地球科学(中国地质大学学报);2013年06期

2 周文纳;杜晓娟;李吉焱;;重力数据的平面全张量梯度角度边界识别方法[J];石油地球物理勘探;2013年06期

3 于中华;张容;唐常杰;左R，

本文编号：1719733