典型文献
基于改进欧氏聚类的锥桶检测方法与试验
文献摘要：
针对赛道环境下欧氏聚类算法检测锥桶不准确的问题,提出了一种基于改进欧氏聚类算法的锥桶检测方法.首先,通过机器人操作系统(ROS)采集点云;再对点云预处理,找到感兴趣区域(ROI)后,利用随机采样算法分离地面和锥桶的点云;然后,将距离和阈值模型化;接着,设计出面向赛道环境的区域划分方法来改进欧氏聚类算法,利用动态阈值聚类分割出锥桶点云;最后,通过Matlab平台验证算法.在两种赛道环境下进行实车试验,聚类分割的准确率分别达到93.98％和99％.试验结果表明,所提方法能够准确地检测赛道中的锥桶.
文献关键词：
激光雷达;锥桶检测;欧氏聚类;区域划分
中图分类号：
作者姓名：
黄瑞钦;梁洪波;李强;杨爱喜;张新闻
作者机构：
浙江科技学院机械与能源工程学院,浙江杭州310023;安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系,安徽合肥230051;浙江大学工程师学院,浙江杭州310015
文献出处：
引用格式：
[1]黄瑞钦;梁洪波;李强;杨爱喜;张新闻-.基于改进欧氏聚类的锥桶检测方法与试验)[J].应用激光,2022(10):126-134
A类：
B类：
欧氏聚类,锥桶检测,对赛,赛道,聚类算法,机器人操作系统,ROS,点云预处理,感兴趣区域,ROI,随机采样,采样算法,离地,阈值模型,模型化,出面,区域划分,划分方法,动态阈值,聚类分割,割出,Matlab,实车试验,激光雷达
AB值：
0.379619
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