一种降低激光雷达行人识别错误率的多算法组合的研究

针对2维激光雷达获取的点云信息,在类圆弧人腿形状识别算法的基础上,提出了一种可以降低行人识别错误率的多算法组合。该方法先采用高斯滤波算法降低噪声的影响,然后利用近邻聚类算法对数据进行聚类处理,再利用组合的聚类中心角算法和最小二乘圆拟合算法对聚类后的数据进行行人腿部检测,完成行人的识别。该算法混合利用LabVIEW和matlab 软件平台,并使用激光雷达对现场的行人进行了识别验证,该多算法组合与单一使用一种识别算法相比,行人识别的错误率由40%降低到了10%以下,充分说明该算法组合具有良好的性能。