【摘 要】
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现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达（Li DAR）深度数据的车辆目标检测与跟
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1201500);国家自然科学基金(61490705);中央高校基本科研业务经费专项资金(2016RC020)~~
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现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达（Li DAR）深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类（PAG）算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证.实验结果表明,
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