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题名基于3D激光雷达点云的道路边界识别算法
被引量：6
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作者
孔栋
孙亮
王建强
王晓原
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机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
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出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第3期855-863,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61074140
61573009
+6 种基金
51508315
51608313)
汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF16232)
山东省自然科学基金(ZR2014FM027
ZR2016EL19)
山东省社会科学规划研究项目(14CGLJ27)
山东省高等学校科技计划(J15LB07)
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文摘
针对结构化道路环境中道路边界存在不连续、被遮挡及易受路内障碍物干扰情况下的识别问题,利用车载激光雷达获取的结构化道路环境三维点云数据的高程信息,结合局部均值变点统计方法,提出了一种用于激光雷达帧数据的道路边界识别算法。该算法首先利用局部均值变点统计对结构化道路环境三维点数据中突变的z坐标值进行标记并提取其对应的(x,y)数据点,即道路边界点数据粗提取;然后基于分段双阈值对粗提取的道路边界点数据滤波处理;最后利用最小二乘法拟合道路边界点数据。基于实车实验分别采集的不同道路环境条件下结构化直道1 450帧、弯道935帧数据,算法识别准确率均高于80%,且识别道路宽度误差小于0.14 m。实验结果表明,该算法不仅能够自动识别结构化道路边界,而且有效抑制了路面障碍物的干扰,验证了算法的有效性。
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关键词
智能车
激光雷达
均值变点统计
道路边界识别
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Keywords
intelligent vehicle
laser radar
local mean change point statistic
road boundary identification
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种用于激光雷达识别车道标线算法
被引量：11
- 2
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作者
孔栋
孙亮
王建强
王晓原
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机构
山东理工大学交通与车辆工程学院智能交通研究所
清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第16期87-92,共6页
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基金
国家自然科学基金(61074140
61573009
+4 种基金
51508315)
汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF16232)
山东省自然科学基金(ZR2014FM027)
山东省社会科学规划研究项目(14CGLJ27)
山东省高等学校科技计划(J15LB07)资助
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文摘
利用点云数据空间分布特征和回波强度信息,结合局部均值变点统计方法,提出了一种用于激光雷达数据帧的车道标线识别算法。该算法首先基于车载激光雷达采集的道路周围环境点云数据中高程信息进行滤波,确定可行驶区域。然后利用局部均值变点统计对可行驶区域点云数据中的回波强度值进行标记提取,即车道标线点云数据粗提取。最后基于EM(最大期望)方法聚类,从而完整、准确地识别车道标线。实验结果表明,该算法不仅能够准确定位可行驶区域,进而可以实现车道标线的自动提取;而且有效抑制了道路周围环境对车道标线识别的干扰,验证了算法的有效性。
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关键词
智能车
激光雷达
均值变点统计
车道标线识别
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Keywords
intelligent vehicle
laser radar
mean change point statistic
lane markings identification
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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