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基于点云与图像融合的可行驶区域检测
文献摘要：
可行驶区域检测是无人驾驶的前提,相机和激光雷达是当前无人驾驶领域普遍采用的2类环境感知传感器,不同传感器融合能够有效提升环境感知的鲁棒性和完备性.本文提出了一种基于激光雷达和相机信息融合的算法,实现可行驶区域检测.首先,将激光雷达点云投影至相机图像上,并构建德洛内三角网络,为每个离散的点云构建局部关系;其次,依据空间关系,对点云进行障碍物与非障碍物的分类;再以其所在图像的位置为聚类中心,对图像进行超像素分割,完成可行驶区域和障碍物之间的分割.使用Kitti公共数据集,在几种不同场景和条件下进行实验,获得了鲁棒的结果.
文献关键词：
传感器融合;可行驶区域检测;场景表达;无人驾驶
中图分类号：
作者姓名：
邵哲钦;黄影平;郭志阳
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]邵哲钦;黄影平;郭志阳-.基于点云与图像融合的可行驶区域检测)[J].智能计算机与应用,2022(08):65-69
A类：
B类：
图像融合,可行驶区域检测,无人驾驶,环境感知传感器,传感器融合,完备性,机信息,信息融合,激光雷达点云,点云投影,建德,德洛,三角网,局部关系,空间关系,障碍物,再以,聚类中心,超像素分割,Kitti,公共数据,同场,场景表达
AB值：
0.330108
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