【摘 要】
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为了更加有效地解决智能车在结构化道路中的边界识别问题,基于32线激光雷达采集的道路边界三维点云数据中z坐标值的单调特性,提出了一种新的道路边界识别算法.该算法首先基于
【机 构】
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山东理工大学交通与车辆工程学院智能交通研究所,山东淄博255049;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084;山东理工大学交通与车辆工程学院智能交通研究所,山东淄博,255049;清华大
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为了更加有效地解决智能车在结构化道路中的边界识别问题,基于32线激光雷达采集的道路边界三维点云数据中z坐标值的单调特性,提出了一种新的道路边界识别算法.该算法首先基于雷达坐标系原点将智能车感兴趣区域划分四个区域:右前方,右后方,左后方,左前方,并利用数据梯度分析分层提取具有单调特征的道路边界点云数据.然后基于多阈值滤波对粗提取的道路边界点滤波.最后利用最小二乘法拟合道路边界点数据.实验结果表明,尽管引入障碍物、道路曲率和坡度变化等多种影响因素,该算法仍可以准确识别结构化道路边界,准确性和鲁棒性较好,能够满足智能车道路边界检测任务的要求.
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