【摘 要】
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针对于智能车辆环境感知实时性要求,研究一种基于3-D全景式激光雷达的点云快速分割方法。采用带地面状态变化判断的分块直线拟合算法来去除背景地面数据,生成前景点云图像并
【机 构】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室; 军事交通学院汽车工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175290);戴姆勒-清华联合项目
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针对于智能车辆环境感知实时性要求,研究一种基于3-D全景式激光雷达的点云快速分割方法。采用带地面状态变化判断的分块直线拟合算法来去除背景地面数据,生成前景点云图像并利用机器视觉算法进行聚类分割。建立并利用坐标映射模型计算出定向包围体参数。在3组基于城市道路环境的测试集下,该方法同栅格法相比能够较好地降低过分割与欠分割错误率,其中车辆分割准确率约为95%,行人分割准确率约为85%,且耗时不受场景复杂度影响,能够较稳定控制在55ms/帧左右。
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