【摘 要】
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针对16线激光雷达负障碍检测过程中,垂直分辨率低导致对负障碍检测和识别困难的问题,提出了一种基于IMU-LiDAR的负障碍检测方法。建立了激光点云数据的融合模型,有效利用历史
【机 构】
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北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471046)
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针对16线激光雷达负障碍检测过程中,垂直分辨率低导致对负障碍检测和识别困难的问题,提出了一种基于IMU-LiDAR的负障碍检测方法。建立了激光点云数据的融合模型,有效利用历史点云数据与历史检测结果,获得较多的环境信息,提高了负障碍的检测精度。利用16线激光雷达与自研的惯性测量单元(IMU)传感器进行实验验证,结果表明能够实现激光雷达点云的融合,进一步提高激光雷达对负障碍的检测能力,并且以较低的硬件成本实现更加高级的环境感知能力,对无人驾驶等技术的研究具有实际应用价值。
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