典型文献
基于红外技术与激光雷达的新能源汽车无人驾驶障碍检测
文献摘要：
障碍物检测是无人车研究的重点之一,需要多角度获取障碍物数据.提出基于红外技术与激光雷达的新能源汽车无人车驾驶障碍检测方法.引用Trimble MX2三维激光雷达设备,结合红外线传感器,获取驾驶过程中障碍物数据,通过预处理降低数据获取误差.采用处理后的障碍数据点连接成障碍轮廓,并根据障碍分类信息完成障碍物检测.构建检测性能测试环境,试验结果表明,红外技术与激光雷达相结合后,可以实现对全部障碍物的准确检测,能够精准划分障碍物类型,行驶障碍物种类划分的误分率始终保持在0％～10％之间,检测用时始终保持在2 s以内,用时较短,检测识别效果较好,能够提高无人车夜间驾驶安全系数.
文献关键词：
红外技术;激光雷达;夜间驾驶;无人车;控制系统
中图分类号：
作者姓名：
刘树伟;梁聪聪
作者机构：
辽宁工业大学汽车与交通工程学院,辽宁锦州121001
文献出处：
引用格式：
[1]刘树伟;梁聪聪-.基于红外技术与激光雷达的新能源汽车无人驾驶障碍检测)[J].应用激光,2022(09):97-104
A类：
夜间驾驶
B类：
红外技术,新能源汽车,无人驾驶,障碍检测,障碍物检测,无人车,车驾,Trimble,MX2,三维激光雷达,红外线传感器,驶过,数据获取,用处,据点,连接成,分类信息,检测性能,测试环境,分率,始终保持,检测识别,驾驶安全,安全系数
AB值：
0.323849
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