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题名多层激光雷达在无人驾驶车中的环境感知
被引量：10
- 1
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作者
段建民
郑凯华
周俊静
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机构
北京工业大学智能测控研究所
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期1891-1898,共8页
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基金
北京市自然科学基金资助项目(KZ20041000501)
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文摘
为了使无人驾驶车获得可行驶区域和障碍物信息,通过分析大量激光雷达扫描点数据,总结并得出路沿数据点独有的特征,提出一种基于路沿数据点特征和多层融合技术的路沿检测算法.应用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Smarandache theory,DSm T)对无人驾驶车前方道路环境建立栅格地图,并利用证据理论中的冲突系数检测动态障碍物.最后,采用膨胀算法、侵蚀算法和改进的八邻域区域标记算法对动态障碍物进行聚类和信息提取.实车实验结果表明:本算法可稳定、准确地感知无人驾驶车周围环境信息.
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关键词
多层激光雷达
无人驾驶车
环境感知
DEZERT-SMARANDACHE理论
栅格地图
路沿检测
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Keywords
multi-layer laser radar
driverless car
environmental perception
Dezert-Smarandache theory(DSm T)
grid map
road edge detection
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分类号
U463.67
[机械工程—车辆工程]
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题名基于多层激光雷达的道路信息提取算法
被引量：18
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作者
段建民
郑凯华
李龙杰
史丽晓
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机构
北京工业大学智能测控研究所
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第4期468-473,共6页
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基金
北京市自然科学基金资助项目(KZ20041000501)
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文摘
为了获得无人驾驶车辆前方道路信息,应用多层激光雷达,提出一种道路信息提取算法。道路信息提取算法主要由路沿检测算法和道路坡度检测算法构成。路沿检测算法首先根据路沿数据点特征从众多的激光雷达数据中提取出路沿数据集,其次,应用基于欧氏距离改进的COBWEB算法对路沿数据集进行聚类分析,然后,提出多层融合规则将聚类后的路沿类分为左侧路沿和右侧路沿并剔除干扰路沿类,最后,应用最小二乘法拟合出左右路沿。道路坡度检测算法根据激光雷达不同扫描层上的路面数据点的相对位置关系,计算并得出无人驾驶车前方道路的坡度信息。实车测试表明了提出的道路信息提取算法可以稳定、准确的感知无人驾驶车前方道路信息。
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关键词
多层激光雷达
无人驾驶车
COBWEB算法
路沿检测
坡度检测
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Keywords
Multi-layer laser radar
driverless car
COBWEB algorithm
road edge detection
slope detection
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于整体最优阈值的车道线快速识别方法
被引量：6
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作者
段建民
刘冠宇
郑榜贵
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机构
北京工业大学智能测控研究所
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期42-47,共6页
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基金
北京市教育委员会科技创新平台项目(JJ002790200802)
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文摘
针对现有车道线识别算法难以自适应地匹配图像,在车辆过弯途中识别率低,鲁棒性和实时性较差的问题,提出并实现了一种整体最优阈值的快速车道线识别算法.该算法首先对图像进行自适应二值化分割;然后对图像中的感兴趣区域进行提取;提出逐行检索的方法进行车道线内侧特征点的筛选,从而得到实际车道的左右标志线参数以进行道路模型重建.结果表明:区别于以往常用的霍夫变换,此方法具有更好的实时性及准确性,可在车辆过弯途中为系统提供更多的有效信息.
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关键词
整体最优阈值
机器视觉
车道检测
道路识别
智能车辆
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Keywords
overall optimal threshold machine vision lane detection road recognition intelligent vehicle
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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