【摘 要】
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针对赛道环境下欧氏聚类算法检测锥桶不准确的问题,提出了一种基于改进欧氏聚类算法的锥桶检测方法。首先,通过机器人操作系统(ROS)采集点云;再对点云预处理,找到感兴趣区域(ROI)后,利用随机采样算法分离地面和锥桶的点云;然后,将距离和阈值模型化;接着,设计出面向赛道环境的区域划分方法来改进欧氏聚类算法,利用动态阈值聚类分割出锥桶点云;最后,通过Matlab平台验证算法。在两种赛道环境下进行实车试验
【基金项目】
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安徽省教育厅2020年度高校科学研究重大项目(KJ2020ZD78); 浙江省自然科学基金项目(LY21E050001); 汽车新技术安徽省工程技术研究中心开放基金(QCKJ202105);
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针对赛道环境下欧氏聚类算法检测锥桶不准确的问题,提出了一种基于改进欧氏聚类算法的锥桶检测方法。首先,通过机器人操作系统(ROS)采集点云;再对点云预处理,找到感兴趣区域(ROI)后,利用随机采样算法分离地面和锥桶的点云;然后,将距离和阈值模型化;接着,设计出面向赛道环境的区域划分方法来改进欧氏聚类算法,利用动态阈值聚类分割出锥桶点云;最后,通过Matlab平台验证算法。在两种赛道环境下进行实车试验,聚类分割的准确率分别达到93.98%和99%。试验结果表明,所提方法能够准确地检测赛道中的锥桶。
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