| 基于欧几里得聚类算法的三维激光雷达障碍物检测技术 |
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| 引用本文： | 宗长富,文龙,何磊. 基于欧几里得聚类算法的三维激光雷达障碍物检测技术[J]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(1): 107-113 |
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| 作者姓名： | 宗长富 文龙 何磊 |
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| 作者单位： | 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家重点研发计划 |
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| 摘 要： | 利用三维激光雷达对车辆前方障碍物进行辨识过程中,车辆的运动导致点云数据出现畸变,传统欧氏聚类方法也无法同时对远处和近处的障碍物进行精确检测,从而导致错误的聚类结果,容易出现障碍物误检或漏检的情况。针对上述问题,提出了一种对三维激光雷达点云数据去畸变的方法,同时改进了欧氏聚类方法,使其能自动更正距离阈值,从而使障碍物检测更加快速准确。对本文方法进行了实车试验,试验结果表明:本方法能同时快速准确地检测出较近和较远的障碍物。
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| 关 键 词： | 交通运输系统工程 智能驾驶 欧氏聚类 障碍物检测 激光雷达 |
Object detection based on Euclidean clustering algorithm with 3D laser scanner |
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