【摘 要】
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以无人驾驶汽车为平台,针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测问题,提出了一种智能汽车的实时道路边缘检测算法。该算法首先对获取的激光雷达数据点云进行标定
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
【基金项目】
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北京市教育委员会科技发展计划面上项目(SQKM201411417004);北京联合大学人才强校计划人才资助项目资助(BPHR2014A04);(BPHR2014E02);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(CIT&TCD20130513);(IDHT20140508)
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以无人驾驶汽车为平台,针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测问题,提出了一种智能汽车的实时道路边缘检测算法。该算法首先对获取的激光雷达数据点云进行标定、分层与中值滤波,然后提取各层的左右边界点,而后利用随机抽样一致性算法(简称Ransac)对左右边界点集进行直线拟合,最后用卡尔曼滤波算法进行跟踪,从而实现实时的道路边缘检测。经实验验证,该算法准确率高,可靠性强,能够准确完成道路边缘检测,可以满足实时系统的要求,并已经成功应用于2014年的"智能汽车未来挑战赛",而且取得了第三名的好成绩。
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