【摘 要】
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为了保障无人驾驶车在行驶过程中的安全性与可靠性,利用四线激光雷达对道路信息进行提取并对车辆前方的目标进行检测。针对传统的基于密度的DBSCAN算法对输入参数敏感、仅适
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为了保障无人驾驶车在行驶过程中的安全性与可靠性,利用四线激光雷达对道路信息进行提取并对车辆前方的目标进行检测。针对传统的基于密度的DBSCAN算法对输入参数敏感、仅适用于单一密度数据集等缺点,提出了一种利用k-最近邻方法改进的DBSCAN算法,使算法参数(Eps,Minpts)可以根据数据集特点进行自适应的选取。并且根据激光雷达扫描到路沿上的数据集特点,提出基于共线点的二次提取算法,将路沿数据集准确的提取出来,并将车辆前方的道路划分为可行驶区域与不可行驶区域;在可行驶区域内,利用改进后的聚类算法检测道路中的障碍物。实车实验表明,本文所提出的算法稳定性强,在道路信息的提取与目标检测方面具有很好的实时性与准确性。
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