DBSCAN聚类改进算法与支持向量机结合的道路路锥识别研究

基于激光雷达传感器,提出了一种道路路锥识别方法。首先,在传统DBSCAN聚类算法的基础上改进算法搜寻核心点的方式,对雷达所采集的数据进行快速地分割、聚类。接着,分析类簇,对每帧数据的类簇进行特征采样并赋予标签值。最后,通过支持向量机(SVM)训练样本数据,利用网格化搜索与交叉验证法优化SVM参数,得到类簇分类模型,用于识别路锥。实验结果表明,改进后的DBSCAN算法计算效率有了显著提升,并且对点云的聚类更具有针对性。经过多次随机数据集检测,分类模型的准确率保持在93%以上,实现了对路锥的有效识别。