【摘 要】
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针对三维激光雷达在远距离处点云分布较稀疏,导致障碍物的检测识别不准确的问题,提出了一种可适应不同距离的三维激光雷达数据去噪和精简处理方法。在对原始点云数据栅格化和
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,上汽大通汽车有限公司南京分公司
【基金项目】
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江苏高校自然科学研究重大项目(16KJA580001)
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针对三维激光雷达在远距离处点云分布较稀疏,导致障碍物的检测识别不准确的问题,提出了一种可适应不同距离的三维激光雷达数据去噪和精简处理方法。在对原始点云数据栅格化和去噪滤波后,采用最邻近距离聚类的方法确定适应阈值,然后融合网格连通标记的聚类方法,减少离散点,提高聚类精度,实现不同距离下的障碍物检测。实验结果表明:所提方法相较已有的聚类算法可以适应不同距离下的障碍物聚类,可识别路面障碍物的信息。
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