【摘 要】
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路侧感知是车路协同的重要组成部分,由于单一的路侧激光雷达存在垂直盲区、探测范围小、感知精度低、难以处理遮挡等问题,通常需要部署多个激光雷达.数据融合对多激光雷达来说是提高感知范围和精度、减少目标遮挡的重要方法.本文提出了一种改进的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法来实现双激光雷达数据层的融合.该算法通过法向量关键点选取和错误点对的剔除来增加点云配准的精度,采用体素化网格下采样和KD-tree(K-dimension tree)加速对应点匹配来提高点云的配准速度.实验结
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,西安710064
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路侧感知是车路协同的重要组成部分,由于单一的路侧激光雷达存在垂直盲区、探测范围小、感知精度低、难以处理遮挡等问题,通常需要部署多个激光雷达.数据融合对多激光雷达来说是提高感知范围和精度、减少目标遮挡的重要方法.本文提出了一种改进的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法来实现双激光雷达数据层的融合.该算法通过法向量关键点选取和错误点对的剔除来增加点云配准的精度,采用体素化网格下采样和KD-tree(K-dimension tree)加速对应点匹配来提高点云的配准速度.实验结果表明,改进的ICP算法与经典ICP和GICP(Generalized ICP)算法相比具有更高的配准精度和更快的配准速度.
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