基于激光雷达梯度滤波的道路边界检测

自动驾驶和驾驶员辅助需要对道路边界有准确可靠的感知,是车辆基于道路区域或边界信息自动导航的首要问题,也是自动驾驶汽车的重要组成部分。针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测存在不连续、被遮挡及易受路内障碍物干扰情况下的识别问题,通过对比分析针对道路边界所提出的激光雷达检测方法的特点与不足,选用基于梯度滤波器检测道路左右边界。其主要思路是:首先读取激光雷达3D点云数据,选取自动驾驶车辆前方感兴趣区域;之后对感兴趣区域内每一层激光雷达激光点线束通过梯度滤波器检测出道路边界点;最后使用最小二乘法对道路边界点进行拟合,最终实现道路边界的检测。并选择合适的评价标准对实验结果进行定量评价。结果表明:基于梯度滤波器的检测方法具有较好的准确性,平均准确率达到98.877%,高于其他检测方法。