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题名基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测
被引量：2
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作者
申燚
赵泽钰
袁明新
刘维
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机构
江苏科技大学机械工程学院
张家港江苏科技大学产业技术研究院
中科探海(苏州)海洋科技有限责任公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第13期5427-5435,共9页
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基金
工信部高技术船舶科研项目([2019]360号)
张家港市科技计划(ZKC2206,ZKYY2253)。
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文摘
为了实现无人船自主导航过程中对障碍物的精确检测,提出了一种基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测方法。首先基于四叉树扇形划分进行障碍物点云数据的检索,并剔除扇形象限内不可信数据;然后利用所获得的四叉树层值来求取全局密度距离,进而获得层值阈值,以此来对不规则多线形障碍物特征进行检测;最后通过建立数据点之间的空间拓扑关系来求取参考距离,并以参考距离为基准对障碍物点云数据进行聚类判定,提高聚类分割准确性。多线形障碍物特征识别性能测试及水面无人船障碍物检测实验结果表明,相较于其他密度聚类算法,在正检率、误检率和漏检率性能指标方面,多线形障碍物特征识别性能测试中,所提算法分别平均下降了9.86%、5.04%、3.10%,水面无人船障碍物检测中,所提算法分别平均下降了10.50%、6.97%、2.95%。
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关键词
无人船
障碍物检测
激光雷达
四叉树扇形
聚类
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Keywords
unmanned ship
obstacle detection
LiDAR
quadtree sector
clustering
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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