【摘 要】
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无人车的稳定运行需要对环境中的目标、道路进行有效检测,然而依靠单一传感器难以有效满足无人平台的感知需求。本文以多传感器融合的环境感知算法为主要研究内容,针对目标、道路检测等问题进行了研究,提高了无人平台的环境感知能力。论文主要成果及创新点如下:1)设计了一种通过标定板三维建模的激光雷达与相机联合标定技术,并设计了点云与图像融合的目标定位算法。该方法有效解决了相机与激光雷达的标定问题。基于融合结果,
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无人车的稳定运行需要对环境中的目标、道路进行有效检测,然而依靠单一传感器难以有效满足无人平台的感知需求。本文以多传感器融合的环境感知算法为主要研究内容,针对目标、道路检测等问题进行了研究,提高了无人平台的环境感知能力。论文主要成果及创新点如下:1)设计了一种通过标定板三维建模的激光雷达与相机联合标定技术,并设计了点云与图像融合的目标定位算法。该方法有效解决了相机与激光雷达的标定问题。基于融合结果,我们结合DBSCAN聚类算法实现了图像目标在三维空间中的定位。2)提出了一种基于IMU与相机融合的车道线检测算法。结合深度卷积神经网络与多阶段Hough空间计算方法有效地提高了算法的稳定性,并利用谱聚类算法解决了车道线的拟合问题。3)设计了一种融合了激光雷达与图像,用于多场景的道路分割网络。该网络融合激光雷达点云与图像实现了对沥青路、土路、水泥路等多种道路场景的有效分割。详细的对比实验证明了融合点云与图像的分割网络比单纯依靠图像的分割网络更具有优势。我们在实验室无人平台上对算法进行了实验论证,结果证明了本文提出的算法的有效性。
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