车载雷达点云的结构化道路边界提取方法

• 作者: 孔栋 孙亮 王方 王晓原 陈晨
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 智能车 激光雷达点云 非参数变点统计 道路边界提取
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2018.04.011

摘要

为了提高结构化道路边界检测的准确性与鲁棒性,结合非参数变点统计方法,提出了一种基于32线激光雷达三维点云的道路边界提取算法.基于结构化道路区域和非道路区域存在一定高程跳变特征,该算法利用非参数变点统计,对激光雷达扫描的道路环境三维点云数据中突变的z坐标值进行标记,并提取对应的候选道路边界点(x,y).利用道路边界方向的最大期望(EM)聚类算法,对候选道路边界点进行聚类去噪.利用最小二乘法拟合道路边界,在不同光照条件下的校园结构化直、弯道路环境进行实车实验,统计直道1 030帧数据和弯道650帧数据.仿真结果表明:算法识别准确性较高且检测距离达18m,耗时约28 ms,可满足智能车实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓原	山东理工大学交通与车辆工程学院	112	1271	18.0	30.0
3	孙亮	山东理工大学交通与车辆工程学院	35	80	5.0	6.0
4	陈晨	山东理工大学交通与车辆工程学院	5	17	2.0	4.0
7	孔栋	山东理工大学交通与车辆工程学院	8	29	4.0	5.0
8	王方	山东理工大学交通与车辆工程学院	6	18	2.0	4.0