计量学报

作者：孔德明,段呈新,巴特·古森斯,王书涛

单位：燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛066004

关键词：计量学;障碍物检测;网格聚类;自适应;八叉树算法;随机抽样一致性算法

基金：国家自然科学基金(61501394,61771419);河北省自然科学基金(F2016203155,F2017203220)

针对目前车载16线激光雷达点云数据中障碍物检测算法准确率不高的问题,提出了一种基于自适应网格聚类的障碍物检测方法。首先,结合八叉树与随机抽样一致性算法(RANSAC)去除地面点;其次,投影点云至二维网格,依据各网格高程信息快速提取高结构物;然后,建立两级网格模型,按照粗网格聚类结果的分布信息自适应地确定子网格分辨率,对可能包含多目标的障碍物在子网格层进行准确检测;最后,结合相邻时刻障碍物的状态信息修正检测结果。在16线激光雷达城市道路环境测试集下的实验结果表明:该算法可准确检测行驶区域内障碍物目标,优化后的聚类算法较好地降低了欠分割与过分割错误率,检测准确率达91%。

来源：2021年第7期

《计量学报》期刊编辑部

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