【摘 要】
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利用三维激光雷达对车辆前方障碍物进行辨识,过程中车辆的运动导致点云数据出现畸变,传统欧氏聚类方法也无法同时对远处和近处的障碍物进行精确检测,可导致错误的聚类结果,障
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51505179）;国家重点研发计划项目（2017YFB0102601）
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利用三维激光雷达对车辆前方障碍物进行辨识,过程中车辆的运动导致点云数据出现畸变,传统欧氏聚类方法也无法同时对远处和近处的障碍物进行精确检测,可导致错误的聚类结果,障碍物检测也容易出现误检或漏检的情况。针对上述问题,提出了一种对三维激光雷达点云数据去畸变的方法,同时改进了欧氏聚类方法,使其能自动更正距离阈值,从而使障碍物检测更加的快速准确。对本文方法进行了实车实验,试验结果表明:本方法能同时快速准确的检测出较近和较远的障碍物。
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