典型文献
基于激光雷达的无人驾驶系统三维车辆检测
文献摘要：
针对无人驾驶系统环境感知中的三维车辆检测精度低的问题,提出了一种基于激光雷达的三维车辆检测算法.通过统计滤波与随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)实现地面点云分割,剔除激光雷达数据冗余点及离群点;改进3DSSD深度神经网络,利用融合采样提取点云中车辆语义信息与距离信息;根据特征信息对车辆位置进行二次调整生成中心点,使用三维中心分配器匹配中心点并生成三维车辆检测框.将KITTI数据集划为不同场景作为实验数据,对比多种三维车辆检测算法.实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确的实现三维车辆检测,平均检测时间为0.12 s,检测精度最高可达89.72％.
文献关键词：
激光雷达;环境感知;无人驾驶系统;三维检测
中图分类号：
作者姓名：
伍锡如;薛其威
作者机构：
桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]伍锡如;薛其威-.基于激光雷达的无人驾驶系统三维车辆检测)[J].光学精密工程,2022(04):489-497
A类：
3DSSD
B类：
激光雷达,无人驾驶系统,车辆检测,环境感知,检测精度,检测算法,统计滤波,随机抽样一致算法,Random,Sample,Consensus,RANSAC,地面点云,点云分割,雷达数据,数据冗余,余点,离群点,深度神经网络,合采,取点,云中,语义信息,特征信息,中心点,分配器,KITTI,划为,同场,检测时间,三维检测
AB值：
0.395406
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