【摘 要】
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无人驾驶车辆在行驶过程中需要对周围环境信息进行全方位的感知,路面信息的感知是其中重要信息之一。首先探讨了使用加速度传感器采集车辆悬架振动信息并提取路面轮廓的功率
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无人驾驶车辆在行驶过程中需要对周围环境信息进行全方位的感知,路面信息的感知是其中重要信息之一。首先探讨了使用加速度传感器采集车辆悬架振动信息并提取路面轮廓的功率谱密度特征进行机器学习的方法,然后通过融合路面图像数据的纹理特征来提高路面类型的分类准确度和鲁棒性。在此基础上,进一步提出了描述车辆环境状态的环境场方法来进行可行驶区域的探测。在车辆周围的空间环境内,将激光雷达的点云数据分别装入新型蛛网栅格地图空间单元当中,再计算每个空间单元的场值,并最终进行连通关联计算获得可行驶区域。实验表明所提方法很好地描述了无人驾驶车辆周围的路面环境信息,能够对车辆的运动控制提供明确而高效的检测信息。
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