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题名基于优化DBSCAN算法的激光雷达障碍物检测
被引量:28
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作者
蔡怀宇
陈延真
卓励然
陈晓冬
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机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
天津大学光电信息技术教育部重点实验室
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期77-84,共8页
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基金
天津市科技计划资助项目(17ZXRGGX00140)~~
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文摘
在激光雷达障碍物检测中,由于数据密度分布不均匀,传统DBSCAN聚类算法无法同时对近距离和远距离目标实现良好聚类,容易导致漏检和误检。为了解决这个问题,改进了传统DBSCAN算法聚类邻域半径ε参数的选值方法,不同于传统DBSCAN算法在聚类过程中使用统一的聚类邻域半径,而是调整为根据目标距离变化而变化的自适应聚类邻域半径。首先根据激光雷达扫描线分布求出相邻两条扫描线的间距建立ε^*列表,然后依据每个扫描点的坐标值在列表中查找出对应的列表值,最后通过线性插值法确定对应的邻域半径。福特数据集的实验结果表明,优化之后的DBSCAN算法无论是对近距离目标还是远距离目标,其聚类效果均得到明显改善。与传统算法相比,障碍物检测正检率提高了17.52%。
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关键词
障碍物检测
聚类
DBSCAN
算法
邻域半径
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Keywords
obstacle detection
clustering
DBSCAN algorithm
neighborhood radius
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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