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为了完成野外环境下无人自主导航车的障碍检测任务，应用AK—means聚类算法对四线激光雷达数据进行挖掘，聚类结果输出为候选障碍，为了克服车辆颠簸引起的错误聚类，引入加权欧氏距离对聚类评价指标DBI进行改进。试验结果表明，障碍检测算法在车辆低速行驶时稳定可靠。
野外环境下基于AK—means聚类算法的障碍检测研究
【摘 要】
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为了完成野外环境下无人自主导航车的障碍检测任务，应用AK—means聚类算法对四线激光雷达数据进行挖掘，聚类结果输出为候选障碍，为了克服车辆颠簸引起的错误聚类，引入加权欧氏距
【机 构】
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军事交通学院研究生管理大队,军事交通学院汽车工程系,军事交通学院基础部
【出 处】
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军事交通学院学报
【发表日期】
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2012年8期
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目（91120306）,国家自然科学基金资助项目（51175290）
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