【摘 要】
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针对激光雷达在检测道路障碍物的过程中，由点云数据密度不均而导致障碍物检测准确率低和实时性差的问题，提出一种优化的密度噪声空间聚类（DBSCAN）算法以提高道路障碍物的聚类效果。首先依据点云数据的反射强度信息对车道线进行检测，提取感兴趣区域；然后使用射线坡度阈值地面分割算法进行地面分割，实现对斜坡地面的彻底分割；最后提出一种自适应的DBSCAN算法，选取代表性的核心点以及自适应聚类半径，实现对不同距
【基金项目】
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国家自然科学青年科学基金（51707195）； 中央高校基本科研业务费专项（3122016A009）；
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针对激光雷达在检测道路障碍物的过程中，由点云数据密度不均而导致障碍物检测准确率低和实时性差的问题，提出一种优化的密度噪声空间聚类（DBSCAN）算法以提高道路障碍物的聚类效果。首先依据点云数据的反射强度信息对车道线进行检测，提取感兴趣区域；然后使用射线坡度阈值地面分割算法进行地面分割，实现对斜坡地面的彻底分割；最后提出一种自适应的DBSCAN算法，选取代表性的核心点以及自适应聚类半径，实现对不同距离密集障碍物的快速准确聚类。实验结果表明：所提算法能够对不同距离的密集障碍物准确聚类；与传统算法相比，所提算法的正检率提高24.07个百分点，平均耗时减少1.18 s。
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