基于三维激光雷达的智能车辆目标参数辨识

发布时间：2017-06-06 13:05

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【摘要】：智能车周围车辆目标参数(位姿、运动速度和几何形状)对智能车路径规划和决策算法而言至关重要。选取三维激光雷达作为传感器,对车辆目标位置、航向角、速度和几何形状进行计算和滤波。针对车辆目标点云受观测点位置和自遮挡等因素的影响,提出一种动态参考点模型用于计算目标速度;对于目标航向角,采用先点云分块聚类后主成分拟合的思路来提高航向角精度;提出一种基于几何形状变化速率的滤波算法来解决几何形状不易测量和复杂多变等问题。分别就车辆目标速度、航向角和几何形状进行实验分析,结果证明基于本文方法的参数计算结果能获得较高精度,满足智能车环境感知要求。
【作者单位】： 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室;军事交通学院军用车辆系;
【关键词】： 智能车辆 三维激光雷达 参数辨识 动态参考点 几何形状变化速率
【基金】：国家自然科学基金(51175290)资助
【分类号】：U463.6;TN958.98
【正文快照】： 前言三维激光雷达能捕获目标物基本形状特征和丰富局部细节,且具有可靠性和测量精度高等优点,被广泛应用在智能车辆环境感知中。作为感知的重要内容,车辆目标的位姿、运动速度和几何形状是智能车辆路径规划和决策算法的基础。由于三维激光雷达固有特性,目标点云分布受到观测点

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