典型文献
基于激光点云的道路可通行区域检测方法
文献摘要：
以车载激光雷达获取的点云数据为研究对象,针对无人车道路环境感知的关键技术展开研究.为解决无人驾驶中道路可通行区域检测存在的地面不平整、缓坡、障碍物单一等问题,提出基于激光点云数据的道路可通行区域检测方法.通过基于分段校准的RANSAC算法进行地面分割,解决地面不平整导致的欠分割问题.使用多特征复合判据,利用基于体素化的DBSCAN聚类算法和基于结构特征的障碍物识别方法完成障碍物的分割与识别.结合道路结构以及数据高程突变特征,提取道路边界候选点并拟合得到完整的道路边界线.将道路区域栅格化,根据道路边界悬空障碍物判断并更新可通行区域,实现可通行区域的准确检测.实验结果表明,该方法在复杂道路场景中的边界检测准确率高于95％,可有效检测出障碍物及道路的可通行区域,具有良好的实时性与鲁棒性.
文献关键词：
无人驾驶;分段校准;障碍物分割与识别;道路边界提取;可通行区域
中图分类号：
作者姓名：
宁小娟;巩亮;张金磊
作者机构：
西安理工大学 计算机科学与工程学院,西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]宁小娟;巩亮;张金磊-.基于激光点云的道路可通行区域检测方法)[J].计算机工程,2022(04):22-29
A类：
分段校准,障碍物判断,障碍物分割与识别
B类：
路可通,可通行区域检测,车载激光雷达,无人车,车道,道路环境,环境感知,技术展,决无,无人驾驶,中道,缓坡,激光点云数据,RANSAC,地面分割,多特征,判据,体素化,DBSCAN,聚类算法,障碍物识别,道路结构,突变特征,取道,选点,边界线,栅格化,悬空,复杂道路,道路场景,边界检测,检测准确率,有效检测,道路边界提取
AB值：
0.308963
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