吉林大学学报(工学版) ›› 2020, Vol. 50 ›› Issue (1): 107-113.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20181242
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基于欧几里得聚类算法的三维激光雷达障碍物检测技术
宗长富(
),文龙,何磊()
- 吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室，长春 130022
Object detection based on Euclidean clustering algorithm with 3D laser scanner
Chang-fu ZONG(),Long WEN,Lei HE()
- State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130022, China
摘要：
利用三维激光雷达对车辆前方障碍物进行辨识过程中，车辆的运动导致点云数据出现畸变，传统欧氏聚类方法也无法同时对远处和近处的障碍物进行精确检测，从而导致错误的聚类结果，容易出现障碍物误检或漏检的情况。针对上述问题，提出了一种对三维激光雷达点云数据去畸变的方法，同时改进了欧氏聚类方法，使其能自动更正距离阈值，从而使障碍物检测更加快速准确。对本文方法进行了实车试验，试验结果表明：本方法能同时快速准确地检测出较近和较远的障碍物。
中图分类号:
- U41
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