【摘 要】
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为使机器人自主导航系统能够快速有效地提取前方路面,提出了一种可应用于结构化和半结构化环境的路面提取算法。该算法首先使用基于最大熵原理的模糊聚类方法,在单帧激光雷达数据中将具有连续趋势的点聚类;然后由聚类点拟合直线,再根据直线段的位置和角度的不同提取路面;最后通过比较连续几帧雷达数据来确定正常路面的参考水平面,以进一步提取路面上的障碍,为局部路径规划提供参考依据。在光照不均、纹理复杂、路边与路面高度
【机 构】
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南京理工大学计算机学院,淮北煤炭师范学院物理系
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为使机器人自主导航系统能够快速有效地提取前方路面,提出了一种可应用于结构化和半结构化环境的路面提取算法。该算法首先使用基于最大熵原理的模糊聚类方法,在单帧激光雷达数据中将具有连续趋势的点聚类;然后由聚类点拟合直线,再根据直线段的位置和角度的不同提取路面;最后通过比较连续几帧雷达数据来确定正常路面的参考水平面,以进一步提取路面上的障碍,为局部路径规划提供参考依据。在光照不均、纹理复杂、路边与路面高度差不确定、路边几何形状不规则的道路环境中的实验表明,该算法不仅能在结构化环境下提取路面,而且还可以在路边
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