城市复杂环境下基于三维激光雷达实时车辆检测

被引：9

作者：

程健 ^{[1
,2
]}

项志宇 ^{[1
,2
]}

于海滨 ^{[3
]}

刘济林 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 浙江大学信息与电子工程学系

[2] 浙江省综合信息网重点实验室

[3] 杭州电子科技大学电子信息学院

来源：

浙江大学学报(工学版) | 2014年 / 48卷 / 12期

关键词：

三维激光雷达; 栅格地图; 障碍物检测; 车辆检测; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN958.98 [光学定位雷达、激光雷达];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

针对目前车辆检测准确性不高的问题,提出一种在城市复杂环境下单帧准确实时检测静止或运动车辆的算法.车辆检测系统采用三维激光雷达点云和二维栅格相结合,其中障碍聚类和障碍块轮廓在二维栅格地图上提取,而障碍检测和车辆检测在三维点云数据上处理.检测准确性的高低主要取决于所选的特征是否具有很好的区分性.针对几何形状相似难以区分和物体遮挡等问题,采用3种特征描述:反射强度概率分布、纵向高度轮廓分布和位置姿态相关特征,并利用支持向量机(SVM)训练分类器实现车辆的实时检测.实验中比较和分析了不同单特征和综合特征的检测性能,结果表明:自主车在城市环境下能以每帧200ms实时准确地检测环境中的车辆.

引用

页码：2101 / 2106+2180 +2180

页数：7

共 3 条

[1]

LIBSVM[J] . Chih-Chung Chang,Chih-Jen Lin.ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology （TIST） . 2011 (3)

[2] Model based vehicle detection and tracking for autonomous urban driving [J].

Anna Petrovskaya ;

Sebastian Thrun .

Autonomous Robots, 2009, 26 :123-139

[3]

Natural terrain classification using three-dimensional ladar data for ground robot mobility. Lalonde, Jean-Franois,Vandapel, Nicolas,Huber, Daniel F,Hebert, Martial. Journal of Field Robotics . 2006

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