基于改进栅格图的道路和障碍物检测算法研究
岳元琛
王东生
南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
摘要：多线激光雷达(LIDAR)是无人驾驶汽车在环境感知过程中的核心传感器,运用多线激光雷达中提取的点云数据进行道路和障碍物检测是环境感知过程中重要的任务.目前常见的栅格化算法无法实现高效的障碍物和道路检测,论文针对这些问题提出一种新颖改进栅格化方法,通过统计栅格内点云高度分布的方法进行障碍物分类,有效避免噪声点和悬浮障碍对结果的影响,并运用自适应半圆弧道边点搜索和改进RANSAC(Random Sample Consensus)算法结合进行道边检测.最终,在实验中验证了算法的精度和实时性.
关键词：点云改进栅格图障碍物检测道边检测
分类号：TN958.58(雷达)
资助基金：国家重点研发计划(2017YFB1300205)
论文发表日期：2021-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1799-1804,1841 )
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