【摘 要】
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为了提高室外场景中车载激光雷达道路不平度信息检测的精度，采用随机降采样和局部特征聚合的网络结构对道路环境信息进行提取分割。在分割过程中加入随机降采样的方法，从而提高点云信息的计算效率，为解决道路环境信息分割过程中关键特征丢失的问题，加入局部特征聚合器来增加每个3维点云的接受域来保留几何细节。结果表明，所提出的算法可以准确识别道路环境信息，对于凸包、凹坑、道路可行驶区域的识别精度分别达到71.87%
【机 构】
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石家庄铁道大学交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11972238）； 河北省重点研发计划资助项目（21342202D）； 省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室自主课题资助项目（ZZ2020-43）； 石家庄铁道大学研究生创新基金资助项目（YC2021071）；
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为了提高室外场景中车载激光雷达道路不平度信息检测的精度，采用随机降采样和局部特征聚合的网络结构对道路环境信息进行提取分割。在分割过程中加入随机降采样的方法，从而提高点云信息的计算效率，为解决道路环境信息分割过程中关键特征丢失的问题，加入局部特征聚合器来增加每个3维点云的接受域来保留几何细节。结果表明，所提出的算法可以准确识别道路环境信息，对于凸包、凹坑、道路可行驶区域的识别精度分别达到71.87%，82.71%，93.01%，与传统卷积神经网络相比有显著提升。该研究可高效提取道路不平度及道路可行驶区域信息，从而提高了车辆的主动安全性与平顺性。
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