【摘 要】
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激光雷达凭借抗干扰能力强、空间分辨率高和环境适应能力强等优点,在智能交通监控、车路协同和自动驾驶等智慧交通领域应用广泛。本论文围绕激光雷达路面目标成像的分类识别展开研究,完成的主要工作如下:针对路面场景下的激光雷达点云成像,首先对不同类型激光雷达的三维成像原理进行介绍,并分别阐述其特点;其次,对地面点云去除方法进行研究,针对随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSA
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激光雷达凭借抗干扰能力强、空间分辨率高和环境适应能力强等优点,在智能交通监控、车路协同和自动驾驶等智慧交通领域应用广泛。本论文围绕激光雷达路面目标成像的分类识别展开研究,完成的主要工作如下:针对路面场景下的激光雷达点云成像,首先对不同类型激光雷达的三维成像原理进行介绍,并分别阐述其特点;其次,对地面点云去除方法进行研究,针对随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)平面提取算法对不平整地面无法准确拟合的问题,使用二阶多项式曲面模型替换平面模型并对初始点的选取方式和误差阈值的设定方式进行调整,显著地提高了对地面点云的去除效果;然后,针对点云去噪算法中对大尺度噪声和小尺度噪声无法同时兼顾的问题,提出了基于统计滤波和法向量修正双边滤波的联合去噪算法,实现了在去噪流程中同时对不同尺度的噪声进行去除和修正;接下来对点云目标分割算法进行研究,针对传统的聚类算法在点云处理中计算量庞大且对于点云图像密度不均的目标分割效果不佳的情况,采用了基于二维投影预处理的均值漂移(Meanshift)聚类方法,在KITTI数据集上,使用改进算法处理得到的点云目标分割交并比(Intersection over Union,Io U)为73.2%,相比于区域增长算法和谱聚类算法分别提高了9.0%和5.8%;最后针对使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对点云进行目标分类时特定参数的设置问题,提出了一种自适应的参数选取方法,在KITTI数据集上,改进算法的目标分类评价指标F值达到了96.63%,相较于传统的支持向量机算法提升了4.17%,F值均方差达到1.6%,相比于传统算法下降了1.2%。上述研究结果对激光雷达在路面场景中的应用有一定参考价值。
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